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1、高度可扩展性和可伸缩性 随着数据获取手段的自动化，多样化和智能化，导致数据量急剧增大。 2、数据类型多样和异构处理能力 结构化数据到半结构化/非结构化数据 文本到图形图像，音频视频等多媒体数据 流数据、队列数据 3、数据处理时效性要求 传感、网络和通信技术发展对于数据快速流入和处理，实时性方面提出了更高要求。来自：百科![]()
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云日志 服务提供实时日志采集功能，采集到的日志数据可以在云日志控制台以简单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。来自：专题![]()
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文档、文本等非结构化数据的资源管理。通过构建公司资源库、数据资源门户、智能搜索应用，赋能企业非结构化数据的有效管理与共享。DATRIX作为一站式数据平台，提供从数据汇聚、数据存储、管理、搜索、转码、AI处理、发布应用、到归档备份的数据全流程生命周期管理，实现组织数据资源的统一管理来自：其他![]()
MapReduce支持结构化和非结构化数据在集群中的存储，并且支持多种高效的格式来满足不同计算引擎的要求。 HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS是对象存储服务，具有高可用低成本的特点。 HBase支持带索引的数据存储，适合高性能基于索引查询的场景。 4、数据融合处理 MapRe来自：专题![]()
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