半结构化数据，传统的数据库一般都是半结构化的么

本文目录一览

1，传统的数据库一般都是半结构化的么
2，什么是结构化数据非结构化数据
3，什么是结构化数据什么是半结构化数据
4，传统数据采集和大数据数据的区别手机爱问
5，Pig和Hive有什么不同啊hadoop
6，信息采集的原则

1，传统的数据库一般都是半结构化的么

传统数据库一般是关系型数据库

传统的数据库一般都是半结构化的么

2，什么是结构化数据非结构化数据

像对象存储这种，比如对象序列化，json转换，这样的数据有自己的结构层级关系，这样是结构化数据，msql保存的数据没有这样具体的层级关系，他的关系通过外键构建，这样的数据是关系型数据，也就是我只有你的一个引用，没有你具体的数据！

什么是结构化数据非结构化数据

3，什么是结构化数据什么是半结构化数据

结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)非结构化数据,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/视频信息等等。　　对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，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/视频信息等等。　　非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。　　非结构化web数据库主要是针对非结构化数据而产生的，与以往

结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据) 非结构化数据,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/视频信息等等对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，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/视频信息等等。非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。非结构化WEB数据库主要是针对非结构化数据而产生的，与以往流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构化信息（包括各种多媒体信息）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。

什么是结构化数据什么是半结构化数据

4，传统数据采集和大数据数据的区别手机爱问

数据采集(DAQ)，又称数据获取，是指从传感器和其它待测设备等模拟和数字被测单元中自动采集信息的过程。数据分类新一代数据体系中，将传统数据体系中没有考虑过的新数据源进行归纳与分类，可将其分为线上行为数据与内容数据两大类。线上行为数据：页面数据、交互数据、表单数据、会话数据等。内容数据：应用日志、电子文档、机器数据、语音数据、社交媒体数据等。大数据的主要来源：1）商业数据 2）互联网数据 3）传感器数据传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言，传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性，根据CAP理论，难以保证其可用性和扩展性。而大数据的数据采集，来源广泛，信息量巨大，需要采用分布式数据库对数据进行处理。数据类型也相当丰富，既包括结构化数据，也包括半结构化和非结构化数据。希望我们的答案能让你满意——相数科技

一个是手动收集，一个是智能抓取再看看别人怎么说的。

5，Pig和Hive有什么不同啊hadoop

Pig是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、表达转换数据以及存储最终结果。Pig内置的操作使得半结构化数据变得有意义（如日志文件）。同时Pig可扩展使用Java中添加的自定义数据类型并支持数据转换。 Hive在Hadoop中扮演数据仓库的角色。Hive添加数据的结构在HDFS（hive superimposes structure on data in HDFS），并允许使用类似于SQL语法进行数据查询。与Pig一样，Hive的核心功能是可扩展的。 Hive更适合于数据仓库的任务，Hive主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hive与SQL相似促使其成为Hadoop与其他BI工具结合的理想交集。Pig赋予开发人员在大数据集领域更多的灵活性，并允许开发简洁的脚本用于转换数据流以便嵌入到较大的应用程序。Pig相比Hive相对轻量，它主要的优势是相比于直接使用Hadoop Java APIs可大幅削减代码量。本质上说说Pig与Hive。经过Pig Latin的转换后变成了一道MapReduce的作业，通过MapReduce多个线程，进程或者独立系统并行执行处理的结果集进行分类和归纳。Map() 和 Reduce() 两个函数会并行运行，即使不是在同一的系统的同一时刻也在同时运行一套任务，当所有的处理都完成之后，结果将被排序，格式化，并且保存到一个文件。Pig利用MapReduce将计算分成两个阶段，第一个阶段分解成为小块并且分布到每一个存储数据的节点上进行执行，对计算的压力进行分散，第二个阶段聚合第一个阶段执行的这些结果，这样可以达到非常高的吞吐量，通过不多的代码和工作量就能够驱动上千台机器并行计算，充分的利用计算机的资源，打消运行中的瓶颈。也就是说，Pig最大的作用就是对mapreduce算法(框架)实现了一套shell脚本，类似我们通常熟悉的SQL语句，在Pig中称之为Pig Latin，在这套脚本中我们可以对加载出来的数据进行排序、过滤、求和、分组(group by)、关联(Joining)，Pig也可以由用户自定义一些函数对数据集进行操作，也就是传说中的UDF(user-defined functions)。结论性的阅读感觉是：Pig用来写一些即时脚本吧，比如领导问你要份数据，半个小时要出来之类；Hive嘛，就是一个产品经理过来，问这个啥回事?于是你Hive一下，一个简洁的类SQL语句...Done！来源：商业智能和数据仓库爱好者有hadoop。。。。，，，陪，，，训。。。

6，信息采集的原则

1、可靠性原则：信息必须是真实对象或环境所产生的，必须保证信息来源是可靠的，必须保证采集的信息能反映真实的状况。2、完整性原则：信息采集必须按照一定的标准要求，采集反映事物全貌的信息，完整性原则是信息利用的基础。3、实时性原则：信息自发生到被采集的时间间隔，间隔越短就越及时，最快的是信息采集与信息发生同步。4、准确性原则：采集到信息的表达是无误的，是属于采集目的范畴之内的，相对于企业或组织自身来说具有适用性，是有价值的。5、计划性原则：采集的信息既要满足当前需要，又要照顾未来的发展；既要广辟信息来源，又要持之以恒。6、预见性原则：信息采集人员要掌握社会、经济和科学技术的发展动态，要随时了解未来，采集那些对将来发展有指导作用的预测性信息。扩展资料信息采集的渠道：1、传统信息系统。传统信息系统采集的信息往往具有较高的价值，一方面原因是传统信息系统采集的往往是结构化数据，易于统计和分析，另一方面原因是传统信息系统采集的数据往往是比较重要的数据。2、Web平台。信息来源的另一个重要渠道是各种Web平台，随着Web应用的普及，尤其是Web2.0的普及应用之后，整个Web系统产生了大量的数据，这些数据也是大数据系统的重要数据来源之一。3、物联网系统。物联网与大数据的关系非常紧密，与传统信息系统和Web系统不同，物联网的数据大部分都是非结构化数据和半结构化数据，要想对其进行分析需要采用特定的处理方式，比较常见的处理方式包括批处理和流处理。参考资料来源：百度百科-信息采集

常规的信息采集系统基本都会涉及到技术开发、服务器、高昂的运维成本,一般的微小企业或者学校是没有办法支撑这笔费用的,很多学校都会选择使用第三方平台去制作发布,但是市面上的第三方信息采集系统相对来说限制较大、自定义度较低,基本很难100%满足用户需求,对于这些平台,易查分就是一款非常好用的信息采集系统发布工具,自定义度极高、数据安全也超高;用户也不需要再次搭建服务器、技术开发,基本上在易查分3分钟就可以生成一个功能超强的信息采集系统,除此之外易查分还是可以生成多种类型的查询系统,操作也很简单,推荐老师去试试!

信息采集有以下7个方面的原则，这些原则是保证信息采集质量最基本的要求：(1)可靠性原则信息采集可靠性原则是指采集的信息必须是真实对象或环境所产生的，必须保证信息来源是可靠的，必须保证采集的信息能反映真实的状况，可靠性原则是信息采集的基础。(2)完整性原则信息采集完整性是指采集的信息在内容上必须完整无缺，信息采集必须按照一定的标准要求，采集反映事物全貌的信息，完整性原则是信息利用的基础。(3)实时性原则信息采集的实时性是指能及时获取所需的信息，一般有三层含义：一是指信息自发生到被采集的时间间隔，间隔越短就越及时，最快的是信息采集与信息发生同步；二是指在企业或组织执行某一任务急需某一信息时能够很快采集到该信息，谓之及时；三是指采集某一任务所需的全部信息所花去的时间，花的时间越少谓之越快。实时性原则保证信息采集的时效。(4)准确性原则准确性原则是指采集到的信息与应用目标和工作需求的关联程度比较高，采集到信息的表达是无误的，是属于采集目的范畴之内的，相对于企业或组织自身来说具有适用性，是有价值的。关联程度越高，适应性越强，就越准确。准确性原则保证信息采集的价值。(5)易用性原则：易用性原则是指采集到的信息按照一定的表示形式，便于使用。（6）计划性原则采集的信息既要满足当前需要，又要照顾未来的发展；既要广辟信息来源，又要持之以恒，日积月累；不是随意的，而是根据单位的任务、经费等情况制定比较周密详细的采集计划和规章制度。（7）预见性原则信息采集人员要掌握社会、经济和科学技术的发展动态，采集的信息既要着眼于现实需求，又要有一定的超前性，要善于抓苗头、抓动向。随时了解未来，采集那些对将来发展有指导作用的预测性信息。