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）。...存储所有数据，并且仅在分析时再进行转换。数据仓库就是数据通常从事务系统中提取。 在将数据加载到数据仓库之前，会对数据进行清理与转换。在数据抓取中数据湖就是捕获半结构化和非结构化数据。...而数据仓库则是捕获结构化数据并将其按模式组织。 数据湖的目的就是数据湖非常适合深入分析的非结构化数据。数据科学家可能会用具有预测建模和统计分析等功能的高级分析工具。...数据湖的数据特点 数据种类多，有关系数据库（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）。...关于计算引擎：目前 Delta Lake 支持 Apache Spark、Presto、Athena、Redshift、Snowflake 和 Hive；Hudi 支持 Hive、Presto 和 Impala
6.Apache Spark Apache Spark正成为全球最受欢迎的大数据技术。它类似于Hadoop，是一个大数据计算框架。唯一的区别是Spark比Hadoop更快。...这是因为Hadoop需要读取和写入磁盘，而Spark将其计算缓存在内存中，这类似于机械硬盘与SSD的区别。 Apache Spark专为数据科学而设计，能更快地运行复杂的算法。...当处理大量数据时，它有助于传播数据处理，从而节省时间。此外，还能处理复杂的非结构化数据集。 Apache Spark的优势在于其速度，利用该平台使得开展数据科学项目变得非常容易。...9.非结构化数据 数据科学家能够处理非结构化数据至关重要，非结构化数据是不适合定义为数据库的形式，比如视频、博客文章、客户评论、社交媒体文章、视频文件、音频等，对这些类型的数据进行排序很困难...由于非结构化数据的复杂性，大多数人将非结构化数据称为“黑暗分析（dark analytics）”。使用非结构化数据有助于揭示对决策制定有用的见解。作为数据科学家，必须有能力理解和操纵非结构化数据。
）、半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON）、非结构化数据（如email、文档、PDF等）和二进制数据（如图像、音频、视频）。...AWS定义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。...2、 数据湖可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 3、 数据湖中的数据是原始数据，是业务数据的完整副本。数据湖中的数据保持了他们在业务系统中原来的样子。...Hudi数据集通过自定义的 inputFormat 兼容当前 Hadoop 生态系统，包括 Apache Hive，Apache Parquet，Presto 和 Apache Spark，使得终端用户可以无缝的对接...Delta Lake 其实只是一个 Lib 库，不是一个 service，不需要单独部署，而是直接依附于计算引擎的，但目前只支持 spark 引擎，使用过程中和 parquet 唯一的区别是把 format
这种数据没有固定的模式，可以包含各种形式的信息，如文本、图像、视频、音频等。非结构化存储通常用于存储和处理不规则或动态的数据，以适应不同类型和形式的信息。...特点：缺乏固定结构： 非结构化存储的数据没有明确定义的结构，可以是文本、图像、视频、音频等多种形式。灵活性： 数据可以根据需要动态地改变和调整，不需要遵循预定义的模式或模板。...复杂性： 非结构化数据可以非常复杂，包含大量的细节和变化，例如自然语言文本、多媒体文件等。适应性： 非结构化存储适应于不同种类的数据，可以容纳大量不同格式和来源的信息。...文档： 包括PDF、Word文档、电子表格等。日志文件： 包括系统日志、应用程序日志等。应用场景：社交媒体分析： 大量的社交媒体数据，包括用户评论、图片和视频，需要非结构化存储以应对不同格式的内容。...多媒体存储： 图片、音频和视频文件通常以非结构化的形式存在，例如存储和管理图库、音乐库等。大数据分析： 大规模的非结构化数据集，如日志文件、传感器数据等，需要被存储和分析。
前者通过应用封装，最终用户感受不到非结构化数据的处理过程，也无需关注。而后者，给了使用者更大的发挥空间，让用户可以随心所欲的应用这些能力。但前提是用户必须掌握一定的编程能力，才能够调用平台提供的接口。...在这个项目中，朋友除了有海量的结构化数据需要处理外，还有大量的诸如文档、图片、音频、视频类数据处理的需求。由于数据种类庞杂，处理需求多样，采用交付定制系统的方式根本无法满足用户不断演进的数据使用需求。...如前文所讲，非结构化数据包括文档、文本、图片、音频、视频等不同内容；对于这些不同类型的内容，分别有不同的专业处理需求。...这些需求的专业能力要求很高，除了少数大厂有比较全面的能力覆盖外，很多公司都只能在其中的一个或几个方向构建其专业能力；由于非结构化数据没有模式，其拥有了更广泛的存储选择，其可以存储在文件系统中，也可以存储在数据库中...本示例给出的读取和写出数据源皆为文件系统，使用者可根据实际需要进行调整，平台目前支持的部分数据源如下图： 笔者团队提供的低代码平台，目前已具备将非结构化数据处理“平民化”的能力，对于结构化数据有同样友好的支持
•BI支持：Lakehouses可以直接在源数据上使用BI工具，这样可以减少陈旧性，提高新鲜度，减少等待时间，并降低必须同时在数据湖和仓库中操作两个数据副本的成本。...三个数据湖框架与Apache Spark的集成非常好，同时可以允许Redshift，Presto/Athena查询源数据，Hudi社区也已经完成了对多引擎如Flink的支持。...•支持从非结构化数据到结构化数据的多种数据类型：Lakehouse可用于存储，优化，分析和访问许多新数据应用程序所需的数据类型，包括图像，视频，音频，半结构化数据和文本。...为了支持高效且可扩展的Upsert，该提案建议使用Apache Hudi将压缩后的数据存储在分层存储中。图3展示了使用Apache Hudi支持主题压缩中的有效upserts的方法。...主题压缩服务可以作为单独的服务（即Pulsar函数）运行以压缩主题。 1.代理向压缩服务发出主题压缩请求。2.压缩服务接收压缩请求，并读取消息并将其向上插入到Hudi表中。
所以如果我们能并行化计算，最好使用分布式系统。数据可以是结构化数据、非结构化数据或介于两者之间的数据。如果我们有非结构化数据，那么情况就会变得更加复杂和计算密集型。你可能会想，大数据到底有多大?...Apache Pig使用HDFS读取和存储数据，Hadoop的MapReduce执行算法。Apache Pig在使用Hadoop集群方面类似于Apache Hive。...使用PySpark SQL，您可以从许多源读取数据。PySpark SQL支持从许多文件格式系统读取，包括文本文件、CSV、ORC、Parquet、JSON等。...我们可以使用结构化流以类似的方式对流数据执行分析，就像我们使用PySpark SQL对静态数据执行批处理分析一样。正如Spark流模块对小批执行流操作一样，结构化流引擎也对小批执行流操作。...您还可以使用JDBC连接器从PySpark SQL中读取PostgreSQL中的数据。
这个架构栈也可以被视为一个多阶段的数据处理流水线，如图2所示。非结构化的数据往往有多样的格式，例如文本数据、图片、视频和音频等。...这些平台摆脱了存储限制，并实质上实现了无限量的数据存储。这些平台不受传统数据建模和模式设计范例的限制。它们通常是无模式的，允许存储所有形式的数据（结构化，半结构化和非结构化）。...它可以在内存中只存储一个数据副本，这些数据副本可在所有框架（如Spark，MapReduce等）中使用。此外，它通过依赖于血统关系的重新计算来实现容错功能。...这是通过“模式读取（Schema on Read）”方法实现的，该方法使系统能够存储任何内容，并且只在读取数据时才解析数据，而这正是需要了解数据的时间。...当Spark开始展露头角时，Mahout已被移植到Apache Spark，并重新命名为Spark MLLib，且不再使用Hadoop MapReduce。
数据源与格式 数据分析处理中，数据可以分为结构化数据、非结构化数据及半结构化数据。 1）、结构化数据（Structured） 结构化数据源可提供有效的存储和性能。...2）、非结构化数据（UnStructured） 相比之下，非结构化数据源通常是自由格式文本或二进制对象，其不包含标记或元数据以定义数据的结构。...报纸文章，医疗记录，图像，应用程序日志通常被视为非结构化数据。这些类型的源通常要求数据周围的上下文是可解析的。... 方式三：高度自由分区模式，通过设置条件语句设置分区数据及各个分区数据范围 当加载读取RDBMS表的数据量不大时，可以直接使用单分区模式加载；当数据量很多时，考虑使用多分区及自由分区方式加载。...，可以直接使用SQL语句，指定文件存储格式和路径： Save 保存数据 SparkSQL模块中可以从某个外部数据源读取数据，就能向某个外部数据源保存数据，提供相应接口，通过DataFrameWrite
一个数据湖可以存储结构化数据（如关系型数据库中的表），半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON），非结构化数据（如电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（如图形、音频、视频），并运行不同类型的分析从控制面板和可视化到大数据处理...二、数据湖的架构 三、数据湖的核心能力 3.1数据集成 接入不同数据源，包括结构化数据（关系型或者非关系型数据库的表）、半结构化数据（csv、json、文档等）、非结构化数据、数据流、ETL工具（Kafka...这意味着您可以存储所有数据，而不需要精心设计也无需知道将来您可能需要哪些问题的答案。您可以对数据使用不同类型的分析（如 SQL 查询、大数据分析、全文搜索、实时分析和机器学习）来获得见解。...数据湖 数据仓库 数据 来自 IoT 设备、网站、移动应用程序、社交媒体和企业应用程序的非关系和关系数据 来自事务系统、运营数据库和业务线应用程序的关系数据 Schema 写入在分析时（读取型 Schema...8.3Hudi Apache Hudi是由Uber的工程师为满足其内部数据分析的需求而设计的数据湖项目，它提供的fast upsert/delete以及compaction等功能可以说是精准命中广大人民群众的痛点
对于作为数据内容源的文件而言， 可以简单的分为文本和非文本两类，就是内容本身是文字的和非文字的，对混合形式的文件一般可以采用分而治之的方式。对于数据分析而言，这里侧重于文件读取及数据的采集上。...媒体文件读取 媒体文件中的数据内容一般不是文本，是经过编码是数据，例如图片，音频，以及视频文件，为了简化可以暂不考虑其中的字幕情况。...以MP3为例，只要了解了MP3文件的编码格式，就可以通过Python直接对MP3中的文件信息进行读取了。如果不重复造轮子的话，python 对音频的支持库也有很多。...在Python 中读取并处理视频文件，一般可以使用MoviePy库（https://github.com/Zulko/moviepy）。...一句话小结 文件数据源的读取是数据分析的入口，使用Python可以方便快捷地读取各种文件格式中的内容，为进一步的数据分析或者数据清洗提供了简洁方式。
无论是社交媒体每日新增的数亿条推文，还是物联网设备每秒生成的传感器数据，数据体量都在指数级增长。案例：日志文件的处理假设我们需要处理每天产生的100GB日志文件，传统方式逐行读取显然效率太低。...这时，可以利用分布式计算框架如Apache Hadoop或Spark实现并行处理。...案例：流式数据处理以实时监控传感器数据为例，我们可以使用Apache Kafka进行数据流接入，结合Apache Flink实现流式计算。...Variety—数据种类的挑战与机遇大数据不仅仅是量大和快，更重要的是数据的种类繁多，从结构化的关系型数据库数据，到非结构化的图片、音频和视频，以及半结构化的JSON、XML。...# 加载订单数据（结构化）orders = pd.read_csv("orders.csv")# 加载评论数据（非结构化）reviews = [ "The product is great!"
request 里面的 Content-Type 用于表明发送数据流的类型，服务端根据此类型来采用该类型文件的解析方式来解析数据 使用 post 方式提交数据的时候指定的几种 body 类型。...服务端根据这些类型来判断使用哪种方式解析数据。...，可以同时传入二进制和文本；将表单的数据组织成Key-Value形式，用分隔符 boundary（boundary可任意设置）处理成一条消息。...application/octet-stream 任意的二进制文件（通常做为通知浏览器下载文件 application/ogg Ogg, 视频文件格式[9] application/pdf PDF（Portable...[34] video/mp4 MP4视频文件[35] video/ogg Ogg视频文件[9] video/quicktime QuickTime视频文件[36] video/webm WebM视频文件
随着当前大量信息化发展和电子设备产品普及，产生大量的照片、视频、文档等非结构化数据，人们也想通过大数据技术找到这些数据的关系，所以设计了一个比数据仓库还要大的系统，可以把非结构化和结构化数据共同存储和做一些处理...数据湖 数据湖是一个以原始格式存储数据的存储库或系统，它按原样存储数据，而无需事先对数据进行结构化处理，可以存储结构化数据（如关系型数据库中的表），半结构化数据（如CSV、日志、XML、JSON），非结构化数据...（如电子邮件、文档、PDF）和二进制数据（如图片、音频、视频），以供机器学习、深度学习、统计分析等多种形式数据分析应用。...数据湖开放的数据存储结构给数据入湖带来了更大的灵活性，各种结构化、半结构化、非结构化的原始数据可以直接入湖。...而数据仓库则更关注数据使用效率、数据的安全性和数据治理能力，这对企业的长远的成长性发展至关重要。
但是，虽然数据仓库非常适合结构化数据，但许多现代企业必须处理非结构化数据、半结构化数据以及具有高多样性，高速度和高容量的数据。数据仓库不适用于许多此类场景，并且也不是最具成本效益的。...人工智能的大部分最新进展是有可用于更好处理非结构化数据（文本，图像，视频，音频）的模型，这些恰恰是数据仓库未针对优化的数据类型。...支持从非结构化数据到结构化数据的多种数据类型：LakeHouse可用于存储、优化、分析和访问许多数据应用所需的包括图像、视频、音频、半结构化数据和文本等数据类型。...LakeHouse对其他类型数据应用的支持又如何呢？LakeHouse的用户可以使用各种标准工具（Spark，Python，R，机器学习库）来处理如数据科学和机器学习等非BI工作负载。...是因为LakeHouse可以提供数据版本控制、治理、安全性和ACID属性，即使对于非结构化数据也是如此。
任何类型的数据都可以存储到Hadoop中，即结构化，非结构化或半结构化。 处理中 RDBMS提供的处理能力有限或没有。 Hadoop允许我们以并行方式处理跨集群分布的数据。...Apache Hive面试问题 38.“ Hive”中的“ SerDe”是什么？ Apache Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库系统，用于分析Facebook开发的结构化和半结构化数据。...“ Hive”使用“ SerDe”（和“ FileFormat”）读取和写入表的行。 39.默认的“ Hive Metastore”是否可以同时被多个用户（进程）使用？...没有这样的规定或内置的分区支持 Apache Spark面试问题 46.什么是Apache Spark？...通过利用内存计算和其他优化，它比MapReduce进行大规模数据处理的速度快100倍。 47.您可以使用任何特定的Hadoop版本构建“ Spark”吗？
数据湖概念 一、什么是数据湖 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...为了解决Kappa架构的痛点问题，业界最主流是采用“批流一体”方式，这里批流一体可以理解为批和流使用SQL同一处理，也可以理解为处理框架的统一，例如：Spark、Flink，但这里更重要指的是存储层上的统一...三、数据湖与数据仓库的区别 数据仓库与数据湖主要的区别在于如下两点： 存储数据类型 数据仓库是存储数据，进行建模，存储的是结构化数据；数据湖以其本源格式保存大量原始数据，包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据...，主要是由原始的、混乱的、非结构化的数据组成。...难道数据湖真的只是存储框架吗？用来存储结构化和非结构化数据，那和 HDFS 有什么区别呢？
这是因为Hadoop读取和写入磁盘，这会使磁盘速度变慢，但Spark会将其计算缓存在内存中。 Apache Spark专门为数据科学设计，以帮助更快地运行其复杂的算法。...它有助于在处理大量数据时传播数据处理，从而节省时间。它还帮助数据科学家处理复杂的非结构化数据集。您可以在一台机器或一组机器上使用它。 Apache Spark使数据科学家能够防止数据科学中的数据丢失。...Apache Spark的强大之处在于它的速度和平台，使其易于执行数据科学项目。使用Apache Sark，您可以执行从数据接收到分布式计算的分析。 7....非结构化数据 数据科学家处理非结构化数据的能力是至关重要的。非结构化数据无法在数据库表中定义的内容。包括视频、博客、客户评论、社交媒体帖子、视频提要、音频等，它们是大量的文本集中在一起。...对这些类型的数据进行排序是困难的，因为它们不是流线型的。 由于非结构化数据分析的复杂性，大多数人将其称为“暗箱分析”。使用非结构化数据可以帮助您洞察对决策有用的见解。
借助 Amazon Kinesis，您可以获取视频、音频、应用程序日志和网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习、分析和其他应用程序的 IoT 遥测数据。...数据湖是一个集中的、有组织的、安全的数据存储环境，可以存储您的任意规模的结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据，而无需先对其进行结构化。...AWS Glue 设计用于处理半结构化数据。它引入了一个称为动态帧 的组件，您可以在 ETL 脚本中使用该组件。...动态框架与 Apache Spark DataFrame 类似，后者是用于将数据组织到行和列中的数据抽象，不同之处在于每条记录都是自描述的，因此刚开始并不需要任何架构。...您还可以使用 AWS Glue API 操作来与 AWS Glue 服务交互。使用熟悉的开发环境来编辑、调试和测试您的 Python 或 Scala Apache Spark ETL 代码。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
