结构化程序设计 结构化的程序设计，如C、Basic、Pascal语言都属于结构化语言。通过一个个函数完成程序的功能， 程序设计三种不同的结构 (1) 顺序结构：在源代码按照顺序被依次执行的代码块 (2) 选择结构：表示程序在处理需要根据某个特定的条件选择其中的一个分支进行执行，选择结构有单选择、双选择、多选择三种模式。 (3) 循环结构：表示程序反复的执行某个或者某些操作，直到某个条件不
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2023-11-10 04:28:21
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文章目录大数据时代大数据的关键技术Hadoop：Spark：Hadoop VS Spark：Hadoop的缺点：Spark的优点：Spark和Hadoop数据处理对比图：Spark是否会取代Hadoop呢？Flink:Beam 大数据时代我们现处于一个大数据的时代，信息呈现指数级的暴增，这里的信息主要是非结构化的数据。结构化数据：运营数据、公司的经营数据、销售数据等可以在数据库中存储、管理的数据
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2023-07-21 14:49:37
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数据大爆炸时代，海量非结构化数据管理需要一种全新的智慧。11月2日，爱数举办了一场线上发布会，发布了全新的AnyBackup Family 7海量非结构化数据超可用解决方案。关注爱数的都知道，AnyBackup是爱数的一张王牌产品，它通过先进的CDM、CDP、双活、备份集技术以及BCS服务，联合各类数字化技术，在数据超级多、系统超级复杂、环境超级异构的挑战下，更普适性地助力企业和组织从数据到平台再
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2023-09-05 18:50:52
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上回书说道我们对于常见的结构化数据采用pandas模块可以对其进行处理，那今天我们再来谈谈对于半结构化的数据，对于它，我们应该怎么办？ 首先我们需要了解一下，什么是半结构化的数据？和普通纯文本相比，半结构化数据具有一定的结构性，但和具有严格理论模型的关系数据库的数据相比。OEM(Objectexchange Model)是一种典型的半结构化数据模型。半结构化数据(semi-structu
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2023-08-28 13:08:28
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rlist扩展包设计目标：更方便地在R中操作list对象特性：提供一系列高阶函数，可以方便地对list对象中的元素进行映射（mapping）、筛选（filtering）、分组（grouping）、排序（sorting）、合并（joining）、更新（updating）、搜索（searching）以及其他常用操作。对管道操作（pipeline）友好，方便非结构化数据处理的流程化。整合多种非结构化数据
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2023-07-25 21:43:58
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目录1 Spark概述1.1 Spark是什么？1.2 Spark内置模块1.3 Spark 特点2 RDD概述2.1 什么是RDD？2.2 RDD的属性2.3 RDD特点2.4 弹性体现在哪？2.5 分区2.6 分区2.7 依赖2.8 缓存2.9 CheckPoint 1 Spark概述1.1 Spark是什么？Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。1.2 Spark内
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2023-09-27 16:20:06
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结构化数据、半结构化数据和非结构化数据结构化数据结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。举一个例子：id name age gender
1 lyh 12 male
2 liangyh 13 female
3 liang 18 male所以，结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询
1、本文章主要写的是关于HFile里面键值对的剖析先来看看HFile的存储格式 HFile的文件是不定长的，长度固定的只有两块，就是Traifer和File info。Data块的是由Magic和键值对组成，Magic主要是生成一些随机数来防止数据的损坏，其他的就是键值对。上面我们大概的讲了一下，键值对，下面这个张图描述的更清晰 键值对结构图上面这张图里面包含的内容是：Key Length :用4
半结构化数据模型与XML基础 在之前的课程学习中，由于课时缩减及任务的繁重，所以并没有机会接触到XML相关部分的内容。而XML这部分在修改《吞食鱼》的时候又会常常被涉及到，因此对其进行了解也是非常重要的。现在大学的最后一个考试周也结束了，是时候静下心来补充一些自己想去了解，而此前又没有机会去了解的内容了半结构化数据 半结构化数据模型是不同于之前所提到的结构化数据模型的。相比于结构化数据而言，半
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2023-11-03 12:47:40
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文章目录1.什么是非结构化数据？2.处理非结构化数据有什么困难？3.相应的解决办法是什么？ 1.什么是非结构化数据？百度百科定义：非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。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。2.处理非结构化数据有什么困难？一、扩容难、成本高 随着数据的高速增长，传统存
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2023-08-03 23:38:33
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现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求
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2022-05-14 19:14:00
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文章目录概述需要什么样的能力？1 集合运算能力2 Lambda语法3 在 Lambd
原创
2022-05-25 14:29:41
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文章目录需要什么样的能力？1 集合运算能力2 Lambda语法3 在 Lambda 语法中直接引用字段4 动态数据结构5 解释型语言引入 SPL丰富的集合运算函数简洁的Lambda语法动态数据结构直接执行SQL更多语言优势离散性及其支挂下的更彻底的集合化更方便的函数语法扩展的Lambda语法无缝集成、低耦合、热
原创
2022-05-19 09:37:35
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现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。应用中的业务逻辑大都会涉及结构化数据处理。数据库（SQL）中对这类任务有较丰富的支持，可以相对简易地实现业务逻辑。但Java却一直缺乏这类基础支持，导致用Java实现业务逻辑非常繁琐低效。结
原创
2022-04-08 17:36:01
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Java 结构化数据处理开源库 SPL概述需要什么样的能力1. 集合运算能力2. Lambda语法3. 在 Lambda 语法中直接引用字段4. 动态数据结构5. 解释型语言引入SPL丰富的集合运算函数简洁的Lambda语法动态数据结构直接执行SQL更多语言优势离散性及其支挂下的更彻底的集合
原创
2022-10-30 07:37:23
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前言介绍： 现代Java应用架构越来越强调数据存储和处理分离，以获得更好的可维护性、可扩展性以及可移植性，比如火热的微服务就是一种典型。这种架构通常要求业务逻辑要在Java程序中实现，而不是像传统应用架构中放在数据库中。
原创
2022-04-21 18:42:48
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页面解析和数据提取一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。 非结构化数据：先有数据，再有结构， 结构化数据：先有结构、再有数据 不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址：正则表达式 HTML 文件：正则表达式、XPath、CSS选择器结构化的数据处理JSON 文
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2023-11-24 10:15:41
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页面解析和数据提取一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。非结构化数据：先有数据，再有结构，结构化数据：先有结构、再有数据不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。非结构化的数据处理文本、电话号码、邮箱地址正则表达式HTML 文件正则表达式XPathCSS选择器结构化的数据处理JSON 文件JSON Pa
# Spark处理结构化数据的模块
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，广泛用于大数据的处理与分析。在处理结构化数据时，Spark提供了强大的能力，主要通过Spark SQL模块来实现。本文将深入探讨Spark SQL及相关的结构化数据处理，提供代码示例，并通过关系图和旅行图来帮助理解。
## 一、Spark SQL概述
Spark SQL是Spark的一个模块，专门用于处理
一、关于pdf文件说明什么是pdf文件？PDF是Portable Document Format的缩写，用来以电子形式显示文档，不受软件、硬件或者操作系统的影响。 最初是由Adobe开发，是一种基于PostScript格式的通用兼容文件格式，现在已成为交换文档和信息的国际标准。PDF文档是文本和二进制数据的组合。如果在文本编辑器中打开，可以看到定义文档机构和具体内容的原始对象。PDF文档的逻辑结构
