半结构化数据工作原理

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品牌升级

无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据,还是数据库中的结构化数据,您都可使用 AnalyticDB for MySQL 构建企业的数据分析平台,同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析,实现降本增效。此次品牌升级,存量分析型数据库MySQL版(ADS)...

查看敏感数据识别结果

仅支持在 结构化数据、半结构化数据、非结构化数据 或 大数据 分类下分别选择一个或多个数据类型,不支持跨分类同时选择多个数据类型。如果您未选中任意数据类型,数据安全中心默认展示所有数据类型下的敏感数据识别结果。数据模板:在 ...

如何对JSON类型进行高效分析

本文介绍了PolarDB IMCI为应对海量结构化与半结构化数据分析场景,通过整合列式JSON、虚拟列、秒级加减列、表列数扩展及列存索引等系列功能而构建出的扩展流计算方案,以及该方案的应用案例。背景 随着应用场景多样化与快速迭代,业务系统...

典型场景

本文将介绍 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 的典型场景及产品功能优势。典型场景 数据仓库服务 您可以通过数据传输服务(DTS)或数据集成服务(DataX),将云数据库(例如RDS、...支持JSON等格式,支持日志等半结构化数据处理分析。

什么是图数据库GDB?

分类 图数据库 关系型数据库 模型 图结构 表结构 存储信息 结构化/半结构化数据库 高度结构化数据库 2度查询 高效 低效 3度查询 高效 低效/不支持 空间占用 高 中 开始使用 您可以通过 入门概览 了解如何购买实例、重置密码以及链接实例和...

JSON索引

为降低处理半结构化数据的难度,提升查询效率,AnalyticDB for MySQL 提供了半结构化数据检索功能,即JSON索引。本文主要介绍如何创建JSON索引。JSON索引介绍 AnalyticDB for MySQL 支持创建JSON索引。通过为存储在JSON列中的数据创建JSON...

产品优势

无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据,还是数据库中的结构化数据,您都可使用 AnalyticDB MySQL 构建企业的数据分析平台,同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析,实现降本增效。弹性能力和扩展性 AnalyticDB MySQL版 采用云原生技术...

产品简介

应用场景 数据分析场景,通过元数据发现、数据探索能力,可以快速的对OSS内结构化、半结构化数据进行分析、探索。结合 E-MapReduce、OSS 两个产品,DLF协助客户快速构建云上数据湖。结合 MaxCompute、DataWorks、E-MapReduce 3个产品,DLF...

数据传输作业:数据集成

离线同步 离线(批量)的数据通道通过定义数据来源和去向的数据源和数据集,提供一套抽象化的数据抽取插件(Reader)、数据写入插件(Writer),并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式,从而实现任意结构化、半结构化数据源之间...

产品整体介绍

另外在SQL基础上,支持Apache MADLib机器学习,PostGIS地理位置分析,以及JSON/JSONB半结构化数据,图片音频等非结构化数据与结构化数据融合分析功能。在部署形态层面,AnalyticDB PostgreSQL版 提供阿里云公共云服务,按量付费,支持垂直...

Schema约束

无论是在APM领域,还是IoT领域,或者是更偏传统的工业领域,时序数据所表现出的数据模型更像是一个半结构化数据——有其遵循结构化定义的一面、也有可灵活扩展的一面,而不是完全等同于关系型数据库的纯结构化。而在实际应用中,随着设备的...

离线同步数据质量排查

半结构化数据同步时往往涉及多个文件同步,您需要确认数据读取、写出的文件集合是否完整。依赖产出未完成 如果是周期产出的数据(周期的数据同步任务、周期的全增量数据融合Merge任务等),需要检查下对应的数据产出任务是否正常执行并...

产品架构

宽表引擎 LindormTable 是面向海量半结构化结构化数据设计的分布式NoSQL系统,适用于元数据、订单、账单、画像、社交、feed流、日志等场景,兼容HBase、Cassandra等开源标准接口。其基于数据自动分区+分区多副本+LSM的架构思想,具备全局...

搜索结构化数据

结构化数据页面可以查看计算服务分析的实时或历史结构化数据信息。操作步骤 登录 城市视觉智能引擎控制台,进入实例详情页面,单击页面左侧菜单栏的搜索服务下的结构化数据。在结构化数据页面设置查询条件,单击搜索。搜索实时数据时,需要...

技术发展趋势

生产处理智能化 企业视之为有价值的数据,不再仅仅限于结构化数据,大量半结构化数据(如日志)、非结构化(音视频)等等比例在持续增加。IDC在《Data Age 2025》的报告中预测到2025年非结构化数据占企业数据的80%以上,并且以每年55%的...

JSON索引(2.0版)

理解和分析半结构化数据的难度比结构化数据大很多,急需成熟的解决方案来处理半结构化数据。为了赋能用户、降低用户处理半结构化数据的难度,分析型数据库MySQL版提供了半结构化数据检索功能即JSON检索。注意事项 分析型数据库MySQL版JSON...

大数据用户画像解决方案

方案总览 作为面向大数据场景的半结构化、结构化存储系统,Lindorm可以很好的满足用户画像:没有强事务要求,大数据量、高并发读写场景这样的业务特征。其架构如下图所示:方案优势 1.低成本:集群内单表冷热分离能力、独有的压缩优化能力...

22.8版本新特性概览

CREATE table github_JSON(event JSON)ENGINE=MergeTree ORDER BY tuple()动态子列的支持,大幅提高了非结构化数据的分析效率和扩展性。对于常见的导入OSS数据到ClickHouse,在22.8之前版本中如果要实现JSON对象子列的独立存储和高效分析,...

查询非结构化数据

MaxCompute Studio对此提供了一些代码模板方便您快速进行非结构化数据查询开发。本文为您介绍如何使用MaxCompute Studio查询非结构化数据。前提条件 您需要完成以下操作:管理项目连接 创建MaxCompute Java Module 编写StorageHandler、...

未来规划

结构化与非结构化数据如何融合异构处理,比如如何用向量处理引擎把非结构化数据变成结构化数据,高维向量、多源异构数据处理的技术。数据处理与分析:海量数据分析在线化(实时在线交互式分析)。如何对海量数据进行在线分析和计算,支持...

产品优势

支持防护常见的结构化数据、非结构化数据和大数据产品,例如对象存储OSS、云数据库RDS、MaxCompute等。智能化 运用大数据和机器学习能力,通过智能化的算法,对敏感数据和高风险活动,例如数据异常访问和潜在的泄露风险进行有效识别和监控...

数据扫描和识别

支持扫描的数据源类型如下:结构化数据:RDS、PolarDB、PolarDB-X、MongoDB、OceanBase、自建数据库 非结构化数据:OSS 大数据:TableStore、MaxCompute、ADB-MYSQL、ADB-PG 数据源授权完成后需要多长时间完成扫描?DSC 完成数据源授权后,...

外部表概述

外部表示例 您可以通过以下示例,深入了解通过MaxCompute外部表功能处理各种非结构化数据的方法:访问OSS和TableStore(OTS)非结构化数据,请参见 访问OSS非结构化数据 和 访问OTS非结构化数据。外部表访问OSS的账号,在RAM中自定义授权...

MaxCompute的表类似于传统关系型数据库中的表,可以存储结构化数据,并且使用SQL进行查询和分析。MaxCompute中不同类型计算任务的操作对象(输入、输出)都是表。您可以 创建表、删除表以及向表中导入数据。说明 DataWorks的数据开发模块...

识别任务说明

结构化数据识别配置 结构化数据识别范围 选择结构化数据(例如RDS、PolarDB)的扫描范围。可选项:全局扫描:扫描您在 作用域 中选择的全部结构化数据资产。指定扫描:选择需要扫描的实例名和实例库名。如需添加多个实例,可单击 添加识别...

应用场景

2.实时数据清洗和分析 2.1 接入多种异构数据,实时清洗并归一化 通过数据总线和实时计算,您可以把多种数据源的异构数据实时清洗成统一的结构化数据,为进一步分析做准备。2.2 收益 实时ETL 接入多种数据源,实时进行清洗、过滤、关联与...

引擎简介

Lindorm宽表引擎是面向海量半结构化结构化数据设计的分布式存储,适用于元数据、订单、账单、画像、社交、feed流、日志等场景,兼容HBase、Phoenix(SQL)、Cassandra等开源标准接口,支持单表百万亿行规模、千万级并发、毫秒级响应、跨...

应用场景

建立数据平台 得益于其开放式架构设计,EMR Serverless Spark极大地简化并提升了在数据湖环境中对结构化和非结构化数据进行高效分析处理的能力。EMR Serverless Spark不仅集成了任务调度系统,使得您能够便捷地构建与管理数据ETL流程,轻松...

功能简介

数据模板管理 针对半结构化、非结构化数据,支持创建数据模板,支持自定义数据字段及字段类型,并提供编辑、删除等功能。支持在离线数据同步、实时数据同步任务中引用已添加的数据模板,根据数据模板定义的数据结构执行数据同步任务。离线...

常见术语

数据湖 数据湖是一个集中式存储库,允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据,数据湖支持存储EB级别的数据,阿里云数据湖存储以OSS为代表!数据湖分析 数据湖分析就是针对数据湖数据分析的方案。云原生数据湖分析(简称DLA)是新一代...

数据同步

数据模板管理 针对半结构化、非结构化数据,支持创建数据模板,支持自定义数据字段及字段类型,并提供编辑、删除等功能。支持在离线数据同步、实时数据同步任务中引用已添加的数据模板,根据数据模板定义的数据结构执行数据同步任务。离线...

功能简介

数据模板管理 针对半结构化、非结构化数据,支持创建数据模板,支持自定义数据字段及字段类型,并提供编辑、删除等功能。支持在离线数据同步、实时数据同步任务中引用已添加的数据模板,根据数据模板定义的数据结构执行数据同步任务。离线...

2023年

2023-04-06 全部地域 作业运维(新版)2023-03 功能名称 功能描述 发布时间 发布地域 相关文档 支持使用Spark和MapReduce任务处理External Volume中的非结构化数据 MaxCompute支持使用Spark和MapReduce任务在仓内处理基于OSS的External ...

构建数据仓库

用户的应用场景复杂,对非结构化的语音、自然语言文本进行语音识别、语义分析、情感分析等,同时融合结构化数据搭建企业级的数据管理平台,并且计算和存储成本最低。平台支撑多种形式的应用,包括使用机器学习算法进行复杂数据分析、使用BI...

添加对象存储OSS数据

使用阿里云对象存储服务(Object Storage Service,简称OSS),您可以通过网络随时存储和调用文本、图片、音频和视频等各种非结构化数据文件。前提条件 已准备好待添加的对象存储OSS数据源。添加对象存储OSS数据源操作步骤 登录 DataV控制...

产品概述

数据总线 DataHub 同时支持强Schema的结构化数据(创建Tuple类型的Topic)和无类型的非结构化数据(创建Blob类型的Topic),您可以自由选择。高可用 服务可用性不低于99.9%。规模自动扩展,不影响对外服务;数据持久性不低于99.999%。数据...

应用场景

该场景可实现:实时多源数据同步 支持多业务数据源,结构化非结构化数据的实时同步。营销效果实时反馈 支持对海量日志数据和业务进行即时的复杂关联计算,提高营销效果反馈及时性。商业智能报表 该场景要求支持海量数据实时入库和计算,...

冷热分层

海量结构化数据Delta Lake架构 针对结构化冷热分层的数据场景,阿里巴巴集团推出了海量结构化数据的Delta Lake架构。基于Tablestore的通道服务,原始数据可以利用变更数据捕获CDC(Change Data Capture)技术写入多种存储组件中。示例 本...

访问列存数据

Lindorm计算引擎支持将半结构化结构化数据以列存方式进行存储,相较于行式存储,列式存储的查询响应时间更短,消耗IO更少。本文介绍如何通过计算引擎访问Lindorm列存数据。背景信息 Lindorm列存是面向海量半结构化结构化数据设计的列...

数据分析整体趋势

技术发展趋势 商业数据库起步于二十世纪八十年代,主要代表为Oracle,SQL Server,DB2等结构化数据在线处理的关系型数据库,而以MySQL,PostgreSQL为代表的开源关系型数据库也在二十世纪九十年代得到了发展。近些年来,随着业务数据量的...
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