半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)一般都是半結(jié)構(gòu)化的么

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1，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)一般都是半結(jié)構(gòu)化的么
2，什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
3，什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)什么是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
4，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的區(qū)別手機(jī)愛(ài)問(wèn)
5，Pig和Hive有什么不同啊hadoop
6，信息采集的原則

1，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)一般都是半結(jié)構(gòu)化的么

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)一般是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)一般都是半結(jié)構(gòu)化的么

2，什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

像對(duì)象存儲(chǔ)這種，比如對(duì)象序列化，json轉(zhuǎn)換，這樣的數(shù)據(jù)有自己的結(jié)構(gòu)層級(jí)關(guān)系，這樣是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，msql保存的數(shù)據(jù)沒(méi)有這樣具體的層級(jí)關(guān)系，他的關(guān)系通過(guò)外鍵構(gòu)建，這樣的數(shù)據(jù)是關(guān)系型數(shù)據(jù)，也就是我只有你的一個(gè)引用，沒(méi)有你具體的數(shù)據(jù)！

什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

3，什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)什么是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(即行數(shù)據(jù),存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)里,可以用二維表結(jié)構(gòu)來(lái)邏輯表達(dá)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)) 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類(lèi)報(bào)表、圖像和音頻/視頻信息等等對(duì)于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（即行數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)里，可以用二維表結(jié)構(gòu)來(lái)邏輯表達(dá)實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)）而言，不方便用數(shù)據(jù)庫(kù)二維邏輯表來(lái)表現(xiàn)的數(shù)據(jù)即稱為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類(lèi)報(bào)表、圖像和音頻/視頻信息等等。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)是指其字段長(zhǎng)度可變，并且每個(gè)字段的記錄又可以由可重復(fù)或不可重復(fù)的子字段構(gòu)成的數(shù)據(jù)庫(kù)，用它不僅可以處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如數(shù)字、符號(hào)等信息）而且更適合處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（全文文本、圖象、聲音、影視、超媒體等信息）。非結(jié)構(gòu)化WEB數(shù)據(jù)庫(kù)主要是針對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的，與以往流行的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)相比，其最大區(qū)別在于它突破了關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)定義不易改變和數(shù)據(jù)定長(zhǎng)的限制，支持重復(fù)字段、子字段以及變長(zhǎng)字段并實(shí)現(xiàn)了對(duì)變長(zhǎng)數(shù)據(jù)和重復(fù)字段進(jìn)行處理和數(shù)據(jù)項(xiàng)的變長(zhǎng)存儲(chǔ)管理，在處理連續(xù)信息（包括全文信息）和非結(jié)構(gòu)化信息（包括各種多媒體信息）中有著傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)所無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)。

什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)什么是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

4，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的區(qū)別手機(jī)愛(ài)問(wèn)

數(shù)據(jù)采集(DAQ)，又稱數(shù)據(jù)獲取，是指從傳感器和其它待測(cè)設(shè)備等模擬和數(shù)字被測(cè)單元中自動(dòng)采集信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)分類(lèi)新一代數(shù)據(jù)體系中，將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)體系中沒(méi)有考慮過(guò)的新數(shù)據(jù)源進(jìn)行歸納與分類(lèi)，可將其分為線上行為數(shù)據(jù)與內(nèi)容數(shù)據(jù)兩大類(lèi)。線上行為數(shù)據(jù)：頁(yè)面數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)、表單數(shù)據(jù)、會(huì)話數(shù)據(jù)等。內(nèi)容數(shù)據(jù)：應(yīng)用日志、電子文檔、機(jī)器數(shù)據(jù)、語(yǔ)音數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)等。大數(shù)據(jù)的主要來(lái)源：1）商業(yè)數(shù)據(jù) 2）互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù) 3）傳感器數(shù)據(jù)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來(lái)源單一，且存儲(chǔ)、管理和分析數(shù)據(jù)量也相對(duì)較小，大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和并行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)即可處理。對(duì)依靠并行計(jì)算提升數(shù)據(jù)處理速度方面而言，傳統(tǒng)的并行數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)追求高度一致性和容錯(cuò)性，根據(jù)CAP理論，難以保證其可用性和擴(kuò)展性。而大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集，來(lái)源廣泛，信息量巨大，需要采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。數(shù)據(jù)類(lèi)型也相當(dāng)豐富，既包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也包括半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。希望我們的答案能讓你滿意——相數(shù)科技

一個(gè)是手動(dòng)收集，一個(gè)是智能抓取再看看別人怎么說(shuō)的。

5，Pig和Hive有什么不同啊hadoop

Pig是一種編程語(yǔ)言，它簡(jiǎn)化了Hadoop常見(jiàn)的工作任務(wù)。Pig可加載數(shù)據(jù)、表達(dá)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)以及存儲(chǔ)最終結(jié)果。Pig內(nèi)置的操作使得半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變得有意義（如日志文件）。同時(shí)Pig可擴(kuò)展使用Java中添加的自定義數(shù)據(jù)類(lèi)型并支持?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。 Hive在Hadoop中扮演數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的角色。Hive添加數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS），并允許使用類(lèi)似于SQL語(yǔ)法進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢。與Pig一樣，Hive的核心功能是可擴(kuò)展的。 Hive更適合于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的任務(wù)，Hive主要用于靜態(tài)的結(jié)構(gòu)以及需要經(jīng)常分析的工作。Hive與SQL相似促使其成為Hadoop與其他BI工具結(jié)合的理想交集。Pig賦予開(kāi)發(fā)人員在大數(shù)據(jù)集領(lǐng)域更多的靈活性，并允許開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)潔的腳本用于轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)流以便嵌入到較大的應(yīng)用程序。Pig相比Hive相對(duì)輕量，它主要的優(yōu)勢(shì)是相比于直接使用Hadoop Java APIs可大幅削減代碼量。本質(zhì)上說(shuō)說(shuō)Pig與Hive。經(jīng)過(guò)Pig Latin的轉(zhuǎn)換后變成了一道MapReduce的作業(yè)，通過(guò)MapReduce多個(gè)線程，進(jìn)程或者獨(dú)立系統(tǒng)并行執(zhí)行處理的結(jié)果集進(jìn)行分類(lèi)和歸納。Map() 和 Reduce() 兩個(gè)函數(shù)會(huì)并行運(yùn)行，即使不是在同一的系統(tǒng)的同一時(shí)刻也在同時(shí)運(yùn)行一套任務(wù)，當(dāng)所有的處理都完成之后，結(jié)果將被排序，格式化，并且保存到一個(gè)文件。Pig利用MapReduce將計(jì)算分成兩個(gè)階段，第一個(gè)階段分解成為小塊并且分布到每一個(gè)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行執(zhí)行，對(duì)計(jì)算的壓力進(jìn)行分散，第二個(gè)階段聚合第一個(gè)階段執(zhí)行的這些結(jié)果，這樣可以達(dá)到非常高的吞吐量，通過(guò)不多的代碼和工作量就能夠驅(qū)動(dòng)上千臺(tái)機(jī)器并行計(jì)算，充分的利用計(jì)算機(jī)的資源，打消運(yùn)行中的瓶頸。也就是說(shuō)，Pig最大的作用就是對(duì)mapreduce算法(框架)實(shí)現(xiàn)了一套shell腳本，類(lèi)似我們通常熟悉的SQL語(yǔ)句，在Pig中稱之為Pig Latin，在這套腳本中我們可以對(duì)加載出來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行排序、過(guò)濾、求和、分組(group by)、關(guān)聯(lián)(Joining)，Pig也可以由用戶自定義一些函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行操作，也就是傳說(shuō)中的UDF(user-defined functions)。結(jié)論性的閱讀感覺(jué)是：Pig用來(lái)寫(xiě)一些即時(shí)腳本吧，比如領(lǐng)導(dǎo)問(wèn)你要份數(shù)據(jù)，半個(gè)小時(shí)要出來(lái)之類(lèi)；Hive嘛，就是一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理過(guò)來(lái)，問(wèn)這個(gè)啥回事?于是你Hive一下，一個(gè)簡(jiǎn)潔的類(lèi)SQL語(yǔ)句...Done！來(lái)源：商業(yè)智能和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)愛(ài)好者有hadoop。。。。，，，陪，，，訓(xùn)。。。

6，信息采集的原則

1、可靠性原則：信息必須是真實(shí)對(duì)象或環(huán)境所產(chǎn)生的，必須保證信息來(lái)源是可靠的，必須保證采集的信息能反映真實(shí)的狀況。2、完整性原則：信息采集必須按照一定的標(biāo)準(zhǔn)要求，采集反映事物全貌的信息，完整性原則是信息利用的基礎(chǔ)。3、實(shí)時(shí)性原則：信息自發(fā)生到被采集的時(shí)間間隔，間隔越短就越及時(shí)，最快的是信息采集與信息發(fā)生同步。4、準(zhǔn)確性原則：采集到信息的表達(dá)是無(wú)誤的，是屬于采集目的范疇之內(nèi)的，相對(duì)于企業(yè)或組織自身來(lái)說(shuō)具有適用性，是有價(jià)值的。5、計(jì)劃性原則：采集的信息既要滿足當(dāng)前需要，又要照顧未來(lái)的發(fā)展；既要廣辟信息來(lái)源，又要持之以恒。6、預(yù)見(jiàn)性原則：信息采集人員要掌握社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展動(dòng)態(tài)，要隨時(shí)了解未來(lái)，采集那些對(duì)將來(lái)發(fā)展有指導(dǎo)作用的預(yù)測(cè)性信息。擴(kuò)展資料信息采集的渠道：1、傳統(tǒng)信息系統(tǒng)。傳統(tǒng)信息系統(tǒng)采集的信息往往具有較高的價(jià)值，一方面原因是傳統(tǒng)信息系統(tǒng)采集的往往是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，易于統(tǒng)計(jì)和分析，另一方面原因是傳統(tǒng)信息系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)往往是比較重要的數(shù)據(jù)。2、Web平臺(tái)。信息來(lái)源的另一個(gè)重要渠道是各種Web平臺(tái)，隨著Web應(yīng)用的普及，尤其是Web2.0的普及應(yīng)用之后，整個(gè)Web系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的重要數(shù)據(jù)來(lái)源之一。3、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)的關(guān)系非常緊密，與傳統(tǒng)信息系統(tǒng)和Web系統(tǒng)不同，物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)大部分都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，要想對(duì)其進(jìn)行分析需要采用特定的處理方式，比較常見(jiàn)的處理方式包括批處理和流處理。參考資料來(lái)源：百度百科-信息采集

常規(guī)的信息采集系統(tǒng)基本都會(huì)涉及到技術(shù)開(kāi)發(fā)、服務(wù)器、高昂的運(yùn)維成本,一般的微小企業(yè)或者學(xué)校是沒(méi)有辦法支撐這筆費(fèi)用的,很多學(xué)校都會(huì)選擇使用第三方平臺(tái)去制作發(fā)布,但是市面上的第三方信息采集系統(tǒng)相對(duì)來(lái)說(shuō)限制較大、自定義度較低,基本很難100%滿足用戶需求,對(duì)于這些平臺(tái),易查分就是一款非常好用的信息采集系統(tǒng)發(fā)布工具,自定義度極高、數(shù)據(jù)安全也超高;用戶也不需要再次搭建服務(wù)器、技術(shù)開(kāi)發(fā),基本上在易查分3分鐘就可以生成一個(gè)功能超強(qiáng)的信息采集系統(tǒng),除此之外易查分還是可以生成多種類(lèi)型的查詢系統(tǒng),操作也很簡(jiǎn)單,推薦老師去試試!

信息采集有以下7個(gè)方面的原則，這些原則是保證信息采集質(zhì)量最基本的要求：(1)可靠性原則信息采集可靠性原則是指采集的信息必須是真實(shí)對(duì)象或環(huán)境所產(chǎn)生的，必須保證信息來(lái)源是可靠的，必須保證采集的信息能反映真實(shí)的狀況，可靠性原則是信息采集的基礎(chǔ)。(2)完整性原則信息采集完整性是指采集的信息在內(nèi)容上必須完整無(wú)缺，信息采集必須按照一定的標(biāo)準(zhǔn)要求，采集反映事物全貌的信息，完整性原則是信息利用的基礎(chǔ)。(3)實(shí)時(shí)性原則信息采集的實(shí)時(shí)性是指能及時(shí)獲取所需的信息，一般有三層含義：一是指信息自發(fā)生到被采集的時(shí)間間隔，間隔越短就越及時(shí)，最快的是信息采集與信息發(fā)生同步；二是指在企業(yè)或組織執(zhí)行某一任務(wù)急需某一信息時(shí)能夠很快采集到該信息，謂之及時(shí)；三是指采集某一任務(wù)所需的全部信息所花去的時(shí)間，花的時(shí)間越少謂之越快。實(shí)時(shí)性原則保證信息采集的時(shí)效。(4)準(zhǔn)確性原則準(zhǔn)確性原則是指采集到的信息與應(yīng)用目標(biāo)和工作需求的關(guān)聯(lián)程度比較高，采集到信息的表達(dá)是無(wú)誤的，是屬于采集目的范疇之內(nèi)的，相對(duì)于企業(yè)或組織自身來(lái)說(shuō)具有適用性，是有價(jià)值的。關(guān)聯(lián)程度越高，適應(yīng)性越強(qiáng)，就越準(zhǔn)確。準(zhǔn)確性原則保證信息采集的價(jià)值。(5)易用性原則：易用性原則是指采集到的信息按照一定的表示形式，便于使用。（6）計(jì)劃性原則采集的信息既要滿足當(dāng)前需要，又要照顧未來(lái)的發(fā)展；既要廣辟信息來(lái)源，又要持之以恒，日積月累；不是隨意的，而是根據(jù)單位的任務(wù)、經(jīng)費(fèi)等情況制定比較周密詳細(xì)的采集計(jì)劃和規(guī)章制度。（7）預(yù)見(jiàn)性原則信息采集人員要掌握社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和科學(xué)技術(shù)的發(fā)展動(dòng)態(tài)，采集的信息既要著眼于現(xiàn)實(shí)需求，又要有一定的超前性，要善于抓苗頭、抓動(dòng)向。隨時(shí)了解未來(lái)，采集那些對(duì)將來(lái)發(fā)展有指導(dǎo)作用的預(yù)測(cè)性信息。