数据库、数据仓库和数据湖是数据管理系统中常见的三种概念，它们在存储结构、处理数据的方式、用途等方面各有特点。以下是对这三个概念的简要讲解：
结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：
物联网云平台是一个连接设备和互联网的系统，通过传感器、设备和网络进行数据采集和传输，需要一个可靠和高效的存储系统来存储和管理大量的物联网数据。存储的意义在于提供数据的持久性和可访问性，使得数据可以在任意时间被查询、分析和应用。
大数据是什么？其实大数据是满足数据达到海量这个规模以后，对这部分数据要完成存储包括计算的一种技术。
本文字数为1151字，阅读全文约需5分钟 本文为《数据蒋堂》第二期，为你解释为什么非结构化数据分析是忽悠。 大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析。传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据，如果按占据空间来算，这个比例大体不假，毕竟音视频这类数据真地很大。有这么大的数据量，需要进行分析是很自然的事了，而要分析当然就要有相应的技术手段了。 那为什么说非结构化数据分析技术是忽悠呢？ 不存在通用的非结构化数据计算技术 非结构化数据五花八门，有声音图像、文本网页、办公文档、设备日志、....；每类数
被忽视的非结构化数据 在过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，并从中获得价值，而其中绝大多数都是结构化数据。不可否认，这些数据的体量足够巨大，然而我们今天必须承认这些只是冰山
ES除了拥有索引上的优势，最重要的还是数据的结构，这都是ES为什么效率高，会使用它的原因。
本博客主要是基于文本的非结构化数据概述。我知道，这听起来不是一个很性感的话题，但在你按下浏览器标签上的 x 按钮之前，先听我们说完。
本文介绍了非结构化数据分析的10个步骤，包括确定数据源、管理非结构化数据搜索工具、消除无用数据、存储数据准备、保存所有数据直到被存储、检索有用的信息、本体评估、记录统计、分析数据和创建统计信息。这些步骤可以帮助小型企业更好地管理非结构化数据，以便为其业务提供更好的数据支持。
顾客相当于分布式存储系统中的应用程序。根据数据的产生和使用，顾客分为生产者和消费者两种类型。生产者负责添加数据，消费者负责使用数据
交换数据层分为交换管理平台和旅游信息资源交换数据库两部分，为旅游信息资源交换提供交换数据。
作者 | Kimberly Powell 翻译 | Nora 注：诚然，本文中所提到的内容并使非结构化数据结构化的唯一步骤，但该步骤的可行性，以及在创造可持续模式方面的表现已在实践中得到证实。 如今，
近期，巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲，分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。
随着互联网技术的日新月异，内容数据逐渐在各行业的业务中占据更重要的地位。日常的业务过程中，需要处理的大量电子文档、图片、音频、视频等，都属于内容数据范畴。
智能电子病历系统采用独有的NLP技术对病历进行细致的、专业的结构化处理，使得病历内容的内在含义为计算机“理解”，实现监控和利用。其核心价值不单纯在于病历的无纸化存储和电子化记录，更是在医疗质量控制、区域医疗信息化、临床路径、疾病监测、科研教学等方面都发挥出重要作用。
在《MySQL的体系结构》一文中，说互联网应用的数据是数据库的数据，这种是说法不够严谨的，其实对于网站来说所有的信息都可以看成是数据，包括图片、文本、文档、音视频等，这些数据按照存储分类可以分为非结构化数据、结构化数据、半结构化数据。
在处理非结构化数据时，倒排索引具有显著的优势。非结构化数据，如文本文件、社交媒体帖子、电子邮件等，通常包含大量的文本信息，难以直接进行高效查询。倒排索引通过为文本数据中的每个词条建立索引，提供了一种快速、准确的查询机制。下面将详细描述倒排索引在处理非结构化数据时的优势，并提供Elasticsearch（ES）的源码片段来进一步说明。
在现在互联网如日中天的时代，即使你不是互联网行业的人，你也一定会用过谷歌或者百度。因为他们已经影响了我们生活的方方面面，为我们提供了很多的便利。那么在互联网行业的人我们除了使用它们，我们还迫切地想知道它们到底是怎么实现的。
在全球信息产业高速发展的背景下，IDC预测，2018 到 2025 年之间，全球产生的数据量将会从 33 ZB 增长到 175 ZB， 复合增长率27%，其中超过 80%的数据都会是处理难度较大的非结构化数据，如文档、文本、图形、图像、音频、视频等。非结构化数据在大数据时代的重要地位已成为共识。近些年，伴随着大数据存储、人工智能(AI)等技术的蓬勃发展，非结构化数据的价值得到了巨大的发挥。如：自然语言处理、图像识别、语音识别等技术，已在各行业得到广泛应用，并不断的提炼数据中的价值。
我们谈论数据中台之前，我们也听到过数据平台、数据仓库、数据湖的相关概念，它们都与数据有关系，但他们和数据中台有什么样的区别，下面我们将分别介绍数据平台数据仓库数据湖和数据中台。
今天给大家带来的是大数据开发-HBase关系对比，相信大家也都发现了，有很多框架的用处都差不多，为什么只用这个而不用那个呢？这就是两者之间的一些不同之处的对比，然后选择一个最适用的，本期就是关系对比，为什么它最适用！
政务是个大市场，阿里、腾讯、电信、华为都在赔本赚吆喝。本文作者宇同学是资深从业人士，研发总监，他会写一系列文章来阐述政务云全景。 前面三篇分别深入阐述： 政务大数据点本质：《 浅谈政务大数据的本质》 政务大数据的全景图：《政务大数据的全景图》 政务大数据的上下文范围：《政务大数据的上下文范围》 政务大数据的概念模型：《政务大数据的概念模型》 政务大数据的逻辑模型：《政务大数据的逻辑模型》 反响非常好，本篇接上一篇讲讲政务大数据的物理模型。希望大家会喜欢！ 后
过去几年，大数据产业更多关注的是如何处理海量、多源和异构的数据，但我们必须承认这些只是冰山一角。目前，结构化数据仅占到全部数据量的20%，其余80%都是以文件形式存在的非结构化和半结构化数据。伴随非结构化数据呈现爆发之势，对象存储市场近两年保持强劲增长，IDC预计，软件定义存储（SDS）市场未来五年复合增长率将达到28.8%。
共享有关组织中非结构化数据所发生情况的信息比看起来要困难得多。沟通不畅几乎会对组织的各个方面产生负面影响，从 IT、存储团队和应用程序开发人员一直到业务和其他最终用户。然而，准确、全面地了解您的非结构化数据对于安全、高效、经济且成功地开展业务至关重要。
在我们的生活中，数据无处不在。比如银行通过收集客户的受教育程度、经济能力、住房情况等数据，可以开展相应的金融业务和服务。再比如医院的电子病历上，通常包含患者的病程情况、检查检验结果、手术记录等，这些数据可以有效的辅助医生来监控病人的病情。
txt文本文件能存储各式各样数据，结构化的二维表、半结构化的json，非结构化的纯文本。 存储在excel、csv文件中的二维表，都是可以直接存储在txt文件中的。
大数据有很多的产品，琳琅满目。从架构图上就能看出产品很多。这些产品它们各自的功能是什么，它们又是怎么样相互配合来完成一整套的数据存储，包括分析计算任务。这里要给大家进行一个讲解与分析。
在信息时代，数据处理是任何企业和组织都必不可少的一项工作。大数据和数据库是两种主要的数据处理方式，它们各有优势和特点。本文将比较大数据和数据库的关系、区别以及它们的应用场景。
NoSQL是一些分布式非关系型数据库的统称，它采用非关系的数据模型，弱化模式或表结构、弱化完整性约束、弱化甚至取消事务机制，可能无法支持，或不能完整的支持SQL语句。
中小型企业(SME)的技术需求虽然比大企业的少，但仍然很重要。其中的关键是中小企业的存储。
MPP (Massively Parallel Processing)，即大规模并行处理，在数据库非共享集群中，每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统，业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上，每台数据节点通过专用网络或者商业通用网络互相连接，彼此协同计算，作为整体提供数据库服务。非共享数据库集群有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。
数据湖（Data Lake）是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供存取、处理、分析及传输。数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库，通常是对象blob或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储，包括源系统数据的原始副本，以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。
维基百科定义： 大数据是指利用常用软件工具捕获，管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。
数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析对数据进行加工，例如：大数据处理、实时分析、机器学习，以指导做出更好地决策。
我们中的一些人更多地了解了数据湖，特别是在过去的六个月里。有些人告诉我们，数据湖只不过是数据仓库的转世，本着“去过那里”的精神，其他人则专注于这个“有光泽的，新的”数据湖有多好，而另一些则是站在海岸线尖叫，“不要进去！这不是一个湖 - 这是一个沼泽！“
数据湖是近两年中比较新的技术在大数据领域中，对于一个真正的数据湖应该是什么样子，现在对数据湖认知还是处在探索的阶段，像现在代表的开源产品有iceberg、hudi、Delta Lake。
在上一篇文章中，我们一起学习了 CAP 理论（想要设计一个好的分布式系统，必须搞定这个理论）。该理论指出，在分布式系统中，不能同时满足一致性、可用性和分区容错性，指导了分布式数据存储系统的设计。
数据科学早已不是新鲜事物了，不过对数据质量的需求却是这几年才激增起来的。这可不是一阵时尚或旧词新用，而是一场革命。大至总统选举，小至总部设在厨房餐桌的小创业公司的各种决策，已不再是建立于直觉与猜想之上
需求变更过程：识别出问题需求->问题分析与变更描述->变更分析与成本计算->变更实现->修改后的需求
NoSQL（Not Only SQL）数据库是一类非关系型数据库，它是一种不依赖于传统关系型数据库管理系统（RDBMS）的数据库管理系统。NoSQL数据库的设计目标是解决传统数据库在大规模、高并发、分布式等方面的一些问题，并提供更灵活的数据模型。以下是对NoSQL数据库的详细介绍。
日志是可观察性的一个基本方面，也是调试的一个关键工具。但是Kubernetes日志传统上是非结构化字符串，这使得任何自动解析都很困难，任何下游处理、分析或查询都很难可靠地完成。
在当今数据驱动的商业世界中，高效、灵活的数据管理成为企业成功的关键。数据仓库和数据湖，作为数据存储和处理的两种主流技术，分别扮演着独特而重要的角色。
随着业务数据量不断增长的同时，数据结构也变得越来越灵活多样，数据不再局限于规整的结构化数据，半结构化、非结构化数据在数据域处理中的占比逐年上升，因此对不同模态的数据进行智能化数据处理的需求越来越迫切。
自 2010 年首次提出“数据湖”一词以来，采用数据湖架构的组织数量呈指数级增长。它们支持多种分析功能，从数据的基本 SQL 查询到实时分析，再到机器学习。
Docker是一个非常成功的Linux开源项目。它在Linux操作系统下无需增加管理器即可虚拟化应用程序。该应用程序常被抽象地误认为是操作系统（具有Linux内核资源隔离功能的OS）的唯一的应用程序。换句话说，该Linux应用程序部署在Docker数据容器中，该容器能利用Linux OS 的所有功能并能隔离应用程序。 Docker容器具有移动性并且与虚拟机（VMs）相互隔离,且仅在虚拟机上进行部分操作。在深入研究Docker数据保护这个问题之前，弄清楚Docker镜像和Docker数据容器之前的差异是十分必
大数据测试可以定义为涉及检查和验证大数据应用程序功能的过程。大数据是传统存储系统无法处理的大量数据的集合。
随着数字经济的飞速发展,各行各业都需要储存、提取、使用大量信息，伴随着新业务模式的到来, 数字系统的后台应用及平台也在面临着从传统架构向新型分布式架构变迁的过程。业务越集中, 对IT技术平台的分布式架构要求越高。后端软件从集中式架构向分布式架构的转型越来越迫切。
近几年,"大数据"这个词以烈火燎原之势，在互联网领域迅速的扎根生长。尤其是"大数据"时代的到来，刺激了各大行业发展，也增加了很多相关岗位。许多人了解情况之后，毅然决定学习大数据技术，进入相关行业，而有的人还在观望，不知道未来大数据前景怎么样？今日博主有幸在1024"程序员节"上,为大家(更多是有一定编程能力的大数据学者)科普一下与大数据相关的知识!
咱们工作或者学习的过程中，接到一个需求，或者学习一个技能的时候，我们是如何去学习的呢？
本文介绍非关系型数据库的基本概念，及其与关系型数据库直接的关联。 Nosql NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即"不仅仅是SQL"。 简介 NoSQL 是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。 指的是非关系型的数据库。NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统
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