結構化資料加上乙個支援schema變更的儲存，加上乙個高效易用的支援sql的資料處理和查詢的引擎，簡直無所不能和極度高效。
阿里雲的資料流變換和機器學習的web化 都依賴於odps結構化支援。
任何資料都是可以結構化的，極端情況是可以把資料對映成只有乙個欄位的表
為了實現這一點，譬如將hdfs的任意檔案對映成只有乙個欄位的表，然後通過sql解析轉換成多個字段輸出到一張新錶，接著再在新錶做查詢統計或者輸出到特定儲存中
轉化為結構化後 可以有效加快資料的流動 並且提高效率 使得各個環節更加抽象通用
現在準備整合機器學習工具庫到streamingpro中，實現簡單配置即可完成資料轉換，模型訓練，資料**
讓你流動的資料結構化吧
結構化資料 半結構化資料 非結構化資料
結構化資料 即行資料,儲存在資料庫裡,可以用二維表結構來邏輯表達實現的資料 所謂半結構化資料，就是介於完全結構化資料 如關係型資料庫 物件導向資料庫中的資料 和完全無結構的資料 如聲音 影象檔案等 之間的資料，html文件就屬於半結構化資料。它一般是自描述的，資料的結構和內容混在一起，沒有明顯的區分...
結構化資料，非結構化資料，半結構化資料的區別
1.結構化資料 先有結構，再有資料 是指由二維表結構來邏輯表達和實現的資料，嚴格地遵循資料格式與長度規範，主要通過關係型資料庫進行儲存和管理。也稱作行資料，一般特點是 資料以行為單位，一行資料表示乙個實體的資訊，每一行資料的屬性是相同的。2.非結構化資料 先有資料，再有結構 半結構化資料，是結構化資...
結構化資料 半結構化資料和非結構化資料
本文 在實際應用中，我們會遇到各式各樣的資料庫如nosql非關聯式資料庫 memcached，redis，mangodb rdbms關聯式資料庫 oracle，mysql等 還有一些其它的資料庫如hbase，在這些資料庫中，又會出現結構化資料，非結構化資料，半結構化資料，下面列出各種資料型別 結構化...