「第十三章」 非结构化数据提取在爬取数据的过程中，需要对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。13.1 正则表达式13.1.1 为什么要学正则表达式实际上爬虫一共就四个主要步骤：1
近些年杂七杂八读了很多文献，但是没有一个较为系统的总结，尤其是经常会钻进死胡同，因此，今天巩固了一下@CQU弟中弟 总结的 怎样阅读NLP论文 ，对其中的部分内容做一个系统总结。目录1.文献查找和归类1.1 文献查找1.2 文献归纳2.文献阅读与笔记2.1 阅读顺序2.2 笔记 3.讨论与总结1.文献查找和归类面对一个新的课题时，文献
# Spark处理非结构化文件
在大数据领域中，非结构化数据是指没有预定义格式和结构的数据，例如文本文件、日志文件、音频文件、视频文件等。在处理非结构化数据时，我们通常需要一种强大的工具来对数据进行处理和分析。Apache Spark是一种流行的大数据处理框架，它提供了丰富的API和功能来处理非结构化文件。
## 什么是Apache Spark
Apache Spark是一个快速、通用、分布
原创
2023-09-01 05:55:34
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1，对比表： RDDDataframeDataset版本1.01.31.6描述分布式数据集合行列化的分布式数据集合 RDD 和 DataFrame的结合数据格式结构化和非结构化都可以结构化和半结构化都可以结构化和非结构化都可以数据源多种多种多种不变性和互通性容易转化为dataframe转化到dataframe ，失去原RDD.转化后，原RDD会重新生成编译类型安全类
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2023-11-20 13:56:46
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随着行业的发展和技术的成熟，文字识别（OCR）目前已经应用到了多个行业中，比如物流行业快递包裹的分拣，金融行业的支票单据识别输入，交通领域中的车牌识别，以及日常生活中的卡证、票据识别等等。OCR（文字识别）技术是目前常用的一种AI能力。但一般OCR的识别结果是一种按行输出的半结构化输出。本次公开课我们邀请到了百度高级研发工程师向宇波老师，他将在12月20日（周四）带来一场主题为《基于模板的文字识别
hdfs是一个用于存储大文件的分布式文件系统，是apache下的一个开源项目，使用java实现。它的设计目标是可以运行在廉价的设备上，运行在大多数的系统平台上，高可用，高容错，易于扩展。适合场景存储大文件：G级别或者以上离线数据分析非结构化数据一次写多次读不适合的场景存储小文件文件需要修改(hdfs只能追加，如果需要修改，删除后，再重新上传)低延迟服务多用户写大量随机读整体架构各组件含义以及关系组
# 使用 Spark SQL 处理结构化和非结构化数据的指南
在现代数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具。它支持多种数据格式，并且能够高效地处理结构化和非结构化数据。本文将指导你如何使用 Spark SQL 来实现这一目标。
## 流程概述
为了更清晰地说明整个过程，以下是一个步骤流程表：
| 步骤 | 描述
# 使用 Spark SQL 处理非结构化列的入门指南
在现代数据分析和处理领域中，Apache Spark 是一种被广泛使用的分布式计算框架。尤其在处理非结构化数据时，Spark SQL 提供了一种强大的查询能力。本文将指导你如何在 Spark SQL 中处理非结构化列，适合初入行的小白。
## 整体流程
在开始之前，让我们先回顾一下使用 Spark SQL 处理非结构化数据的整体流程。我
# SPARK RDD处理非结构化数据
## 引言
随着大数据技术的快速发展，非结构化数据的处理逐渐成为数据分析的重要组成部分。Apache Spark作为流行的大数据处理框架，提供了强大的RDD（弹性分布式数据集）来处理各种类型的数据。本文将深入探讨如何使用Spark RDD处理非结构化数据，包括步骤、代码示例以及应用场景。
## 非结构化数据的定义
非结构化数据是指不遵循固定模式的数据
# Spark中的非结构化数据处理
Apache Spark是一个大规模数据处理和分析引擎，可以处理各种类型的数据，包括结构化数据和非结构化数据。在本文中，我们将重点介绍如何使用Spark处理非结构化数据。
## 什么是非结构化数据？
非结构化数据是指没有明确定义数据模式的数据。与结构化数据不同，非结构化数据没有固定的格式和模式，常见的非结构化数据包括文本、图像、音频和视频等。
## Sp
原创
2023-09-23 15:35:15
30阅读
# 入门Spark处理非结构化数据：一份简明指南
作为一名刚入行的开发者，处理非结构化数据可能会让你感到困惑。但不用担心，本文将为你提供一个简单的Spark入门指南，帮助你理解并实现非结构化数据的处理。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个处理流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 初始化Spark环境 | `val
一、概念：1、结构化和非结构化数据结构化数据：固有的键值对非结构数据：没有固定的键值对，没有明确的映射关系所以就可以理解下面这句话：hive是由facebook开源用于解决海量结构化日志的数据统计项目。2、Hive是基于Hadoop文件系统上的数据仓库架构，它为数据仓库的管理提供了许多功能：数据ETL(抽取、转换和加载)、数据存储管理和大型数据集的查询和分析能力。RDBMS(关系型数据库)OLTP
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2023-10-10 00:09:32
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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。
原创
2022-05-18 08:22:30
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原文太长，提炼关键点数据序列化 (Kryo更快，使用SparkConf初始化作业并调用conf.set（“ spark.serializer”，“ org.apache.spark.serializer.KryoSerializer”）来切换为使用Kryo)内存调优内存管理概述确定内存消耗（ 确定数据集所需的内存消耗量的最佳方法是创建一个RDD，将其放入缓存中，然后查看Web UI中的
# Spark 分析非结构化文件
## 概述
在大数据时代，非结构化数据分析变得越来越重要。Spark作为一个强大的大数据处理框架，提供了许多功能来处理非结构化文件，比如文本文件、日志文件等。在本文中，我将介绍如何使用Spark来分析非结构化文件。
## 流程概述
下面是实现“Spark 分析非结构化文件”的整个流程：
```mermaid
erDiagram
Developer -
原创
2023-10-10 12:33:30
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前段时间一直在搞Hadoop，把自己的学习心得分享给大家。个人水平有限，欢迎大家指出不足之处。 Hadoop的介绍和安装部署很多，我这就不废话了。它包括HDFS分布式文件系统，HBase分布式数据库，MapReduce编程模型。它适合于大数据的处理，例如FaceBook，google,百度之类的大公司用于日志处理、数据挖掘，一般的公司不会用到，除非是那些用来做噱头的。 随着IT的发展，我们已经步入
目录
情景假设
将结构数据和非结构数据关联起来
1 上传数据
2 建立Hive表并通过Impala和Hue查询数据
情景假设
仅仅产出关于结构数据的数据报告无法使上级满足，因此需要使用其他方法展现数据价值。 提出第二个问题：被浏览最多次的商品销售得最多吗？ hadoop可以在不重建整个数据库得情况下存储非结构和半结构数
非结构化数据与结构化数据提取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。1、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2、结构化的数据处理JSON 文件JSON Path
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2023-11-30 14:28:13
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一 简介Shuffle，简而言之，就是对数据进行重新分区，其中会涉及大量的网络io和磁盘io，为什么需要shuffle，以词频统计reduceByKey过程为例，serverA：partition1: (hello, 1), (word, 1)
serverB：partition2: (hello, 2)shuffle之后：serverA：partition1: (hello, 1), (hell
一.封装与解构 1.封装(装箱) a.将多个值使用逗号分割,组合在一起 b.本质上,返回一个元组,只是省掉了小括号t1 = (1,2)#定义为元组 t2 = 1,2 #将1和2封装成元组 type(t1) type(t2) 2.交换(封装解) a = 4 b = 5 temp = a a = b b = temp 等价于 a,b = b,a 左边封装右边解构 3.解构(拆箱) a.把线性结构的元素
