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大数据处理非结构化

本篇文章给大家分享大数据处理非结构化，以及大数据中非结构化数据占90%左右对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

下列对大数据特点的说法中，错误的是数据规模大大数据的最显著特点是数据规模大，数据量通常以TB、PB、EB等级别计算。数据类型多样大数据的数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种类型。

大数据的类型大致可分为三种类型：传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

（图片来源网络，侵删）

大数据的数据类型分为结构化、半结构化和非结构化三种。

大数据包括的数据类型有以下几种：结构化数据：这类数据能够以数据或统一的结构进行表示，通常包括数字、符号等，被称为结构化数据。

大数据的处理涉及多种数据类型，这些类型通常分为以下三大类：结构化数据：这类数据具有明确定义的格式和结构，例如常见的表格数据，它们存储在关系型数据库中。

（图片来源网络，侵删）

1、Hadoop可以处理各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。Hadoop处理的这些数据可以来自各种来源，例如传感器、日志、社交媒体、文本文档等等。通过使用Hadoop，可以轻松地处理这些数据，并从中提取有价值的信息。

2、例如，它可以处理社交媒体中的文本数据、日志文件、图像和***等非结构化数据，同时也可以处理如CSV文件等结构化数据。这就证明了Hadoop不仅可以处理结构化数据。总结：因此，关于“Hadoop只能处理结构化数据”的描述是错误的。

3、Hadoop MapReduce - MapReduce是负责数据处理的Hadoop层。它编写了一个应用程序来处理存储在HDFS中的非结构化和结构化数据。它负责通过将数据划分为独立任务来并行处理大量数据。处理分两个阶段完成Map和Reduce。

结构化数据：能存储在数据库里的数据；非结构化数据：包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/***信息等等。

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML， HTML、各类报表、图像和音频/***信息等等。

非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。

①结构化数据：指关系模型数据，即以关系数据库表形式管理的数据，结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、OA、HR里的数据。

结构化数据：结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。

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