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。 架构优势： 领先的数据湖架构 采用数据湖的架构，支持存储任意规模的结构化和非结构化数据。可以按原始数据格式存储数据，无需先对数据进行结构化处理。并支持运行不同类型的分析，从大数据处理、实时分析、机器学习到可视化，指导企业更好得做出决策。 立而不破，数据统一 基于Cloud-n来自：百科MRS 集群HBase组件介绍 MRS集群的数据存储使用HBase来承接，HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。 MRS集群的数据存储使用HBase来承接，来自：专题
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云日志 服务通过多种方式监控安全风险，保障数据安全可靠。 日志告警 关键词告警：对日志流中的日志数据进行关键词统计，通过设置告警规则，监控日志中的关键词，通过在一定时间段内，统计日志中关键字出现的次数，实时监控服务运行状态。 SQL告警：支持将日志数据进行结构化，通过配置SQL告警规则，定时查询结构化数据，当且仅来自：专题查看更多 智能分类文字识别 功能介绍 智能分类识别服务可以一次性对同张图片中的多个卡证、票据进行检测和识别，并返回每个卡证、票据的类别及结构化数据。 识别类型 卡证类 目前支持的卡证类包含：身份证、驾驶证（包含主页、副页）、行驶证（包含主页、副页）、护照、银行卡、道路运输证等。 票据类来自：专题
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云小课 MapReduce Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce来自：百科![]()
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ve应用，联接云上云下，消除数字鸿沟，构建业务敏捷性，驱动数字化转型 功能描述 异构数据集成 支持30+种异构数据源相互同步和复制，支持数据集成过程中的数据集转换及结构化数据和非结构化数据处理 分布式消息集成 支持发布/订阅模式。跨云的消息平台通过统一路由相互连接，相互同步，统一的服务发现与边缘站点，实现应用就近接入来自：百科![]()
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API接口，可存储任意数量和形式的非结构化数据，下面详情介绍具体应用场景： 大数据分析 场景描述 OBS提供的大数据解决方案主要面向海量数据存储分析、历史数据明细查询、海量行为 日志分析 和公共事务分析统计等场景，向用户提供低成本、高性能、不断业务、无需扩容的解决方案。 海量数据存储分析的典型场景：来自：百科![]()
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合是不确定的，数据更新非常频繁，这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型，天然适合非结构化数据的存储，数据表无需预先定义schema，行与行之间不需要严格的列定义。 支持任意更新 支持行的任意更新，无性能损耗。而且利用HBase来自：百科![]()
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云知识 为什么说大数据的发展是需求驱动的 为什么说大数据的发展是需求驱动的 时间：2021-05-24 09:15:11 大数据 大数据的技术发展是由社会进步过程中，不断变化的需求而驱动的。 互联网的发展，让人们需要对海量的非结构化数据进行分布式存储，并行计算。所以大数据进入了1.0时代。来自：百科![]()
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别是复杂的场景更是如此。 物联网数据处理的关键是对时序数据的处理 按数据时效性分层处理，获得综合处理效率最大化 针对物联网数据要有数据清洗的必要手段。传统的ETL工具主要是针对结构化数据的处理，而物联网数据主要是非结构化或半结构化的数据，并且对清洗的实时性要求一般较高。 因此需要来自：百科
