一、什么是结构化数据，非结构化数据和半结构化数据？

　结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)

非结构化数据,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。

　　对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，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。

　　非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。

　　非结构化WEB数据库主要是针对非结构化数据而产生的，与以往

二、如何区分结构化数据和非结构化数据？

（1）结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；政府行政审批；其他核心数据库等。这些应用需要哪些存储方案呢？基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

（2）非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图像、声音、影视、超媒体等信息）。

三、什么是结构化数据？什么是半结构化数据？

结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)

非结构化数据,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

对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，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。

非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化数据（如数字、符号等信息）而且更适合处理非结构化数据（全文文本、图象、声音、影视、超媒体等信息）。

非结构化WEB数据库主要是针对非结构化数据而产生的，与以往流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构化信息（包括各种多媒体信息）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。

四、半结构化数据的数据分类？

结构化数据也称为行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。

结构化数据标记是能让网站以更好的姿态展示在搜索结果当中的方式。

做了结构化数据标记，便能使网站在搜索结果中良好地展示丰富网页摘要。

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。

非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。

半结构化数据具有一定的结构性，是一种适于数据库集成的数据模型。

也就是说，适于描述包含在两个或多个数据库（这些数据库含有不同模式的相似数据）中的数据。

它也是一种标记服务的基础模型，用于Web上共享信息。

五、视频结构化原理？

视频结构化是一种视频内容信息提取的技术，它对视频内容按照语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。

从数据处理的流程看，视频结构化描述技术能够将监控视频转化为人和机器可理解的信息，并进一步转化为公安实战所用的情报，实现视频数据向信息、情报的转化。

六、数据的结构化程度？

结构化数据也称为行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。

结构化数据标记是能让网站以更好的姿态展示在搜索结果当中的方式。做了结构化数据标记，便能使网站在搜索结果中良好地展示丰富网页摘要。

七、什么是 结构化数据？

结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，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。结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)

八、什么叫结构化数据？

结构化数据是指按照一定规则和格式组织的数据，具有明确的数据类型和关系，易于存储、管理和分析。它通常以表格、数据库或者XML等形式存在，每个数据元素都有固定的字段和属性。结构化数据可以通过查询和分析工具进行高效的数据处理和提取，广泛应用于商业、科学、金融等领域。

与非结构化数据相比，结构化数据更易于理解和利用，能够提供更准确、可靠的信息支持。

九、非结构化数据和结构化数据在共享方面的区别？

结构化数据和非结构化数据是大数据的两种类型，这两者之间并不存在真正的冲突。客户如何选择不是基于数据结构，而是基于使用它们的应用程序：关系数据库用于结构化数据，大多数其他类型的应用程序用于非结构化数据。

然而，结构化数据分析的难易程度与非结构化数据的分析难度之间的关系日益紧张。结构化数据分析是一种成熟的过程和技术。非结构化数据分析是一个新兴的行业，在研发方面有很多新的投资，但不是一项成熟的技术。了解两者之间的差异是充分利用这两者的关键，特别是在从Web数据中获益时。

什么是结构化数据

大多数人都熟悉结构化数据的工作原理。结构化数据，可以从名称中看出，是高度组织和整齐格式化的数据。它是可以放入表格和电子表格中的数据类型。它可能不是人们最容易找到的数据类型，但与非结构化数据相比，无疑是两者中人们更容易使用的数据类型。另一方面，计算机可以轻松地搜索它。

结构化数据也被成为定量数据，是能够用数据或统一的结构加以表示的信息，如数字、符号。在项目中，保存和管理这些的数据一般为关系数据库，当使用结构化查询语言或SQL时，计算机程序很容易搜索这些术语。结构化数据具有的明确的关系使得这些数据运用起来十分方便，不过在商业上的可挖掘价值方面就比较差。

典型的结构化数据包括：信用卡号码、日期、财务金额、电话号码、地址、产品名称等。

什么是非结构化数据

非结构化数据本质上是结构化数据之外的一切数据。它不符合任何预定义的模型，因此它存储在非关系数据库中，并使用NoSQL进行查询。它可能是文本的或非文本的，也可能是人为的或机器生成的。简单的说，非结构化数据就是字段可变的的数据。

非结构化数据不是那么容易组织或格式化的。收集，处理和分析非结构化数据也是一项重大挑战。这产生了一些问题，因为非结构化数据构成了网络上绝大多数可用数据，并且它每年都在增长。随着更多信息在网络上可用，并且大部分信息都是非结构化的，找到使用它的方法已成为许多企业的重要战略。更传统的数据分析工具和方法还不足以完成工作。

典型的人为生成的非结构化数据包括：

文本文件：文字处理、电子表格、演示文稿、电子邮件、日志。

电子邮件：电子邮件由于其元数据而具有一些内部结构，我们有时将其称为半结构化。但是，消息字段是非结构化的，传统的分析工具无法解析它。

社交媒体：来自新浪微博、微信、QQ、Facebook，Twitter，LinkedIn等平台的数据。

网站： YouTube，Instagram，照片共享网站。

移动数据：短信、位置等。

通讯：聊天、即时消息、电话录音、协作软件等。

媒体：MP3、数码照片、音频文件、视频文件。

业务应用程序：MS Office文档、生产力应用程序。

典型的机器生成的非结构化数据包括：

卫星图像：天气数据、地形、军事活动。

科学数据：石油和天然气勘探、空间勘探、地震图像、大气数据。

数字监控：监控照片和视频。

传感器数据：交通、天气、海洋传感器。

结构化数据与非结构化数据：有何区别

从上文的解释中，结构化和非结构化数据之间的差异逐渐变得清晰。除了存储在关系数据库和存储非关系数据库之外的明显区别之外，最大的区别在于分析结构化数据与非结构化数据的便利性。针对结构化数据存在成熟的分析工具，但用于挖掘非结构化数据的分析工具正处于萌芽和发展阶段。

并且非结构化数据要比结构化数据多得多。非结构化数据占企业数据的80%以上，并且以每年55%~65%的速度增长。如果没有工具来分析这些海量数据，企业数据的巨大价值都将无法发挥。

随着储存成本的下降，以及新兴技术的发展，行业对非结构化数据的重视程度得到提高。比如物联网、工业4.0、视频直播产生了更多的非结构化数据，而人工智能、机器学习、语义分析、图像识别等技术方向则更需要大量的非结构化数据来开展工作。

十、HBase是结构化数据还是非结构化？

HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

hbase是基于列存储的数据库与传统的基于行存储的关系型数据库相比，可扩展性好。Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。

hbase的数据组织结构主要由主键以及列族构成，每个列族根据属性需要有多个列，列是允许可扩展的，比如想要增加某一列随时可以增加。

Hbase的优缺点

1 列的可以动态增加，并且列为空就不存储数据,节省存储空间.

2 Hbase自动切分数据，使得数据存储自动具有水平scalability.

3 Hbase可以提供高并发读写操作的支持

Hbase的缺点：

1 不能支持条件查询，只支持按照Row key来查询.

2 暂时不能支持Master server的故障切换,当Master宕机后,整个存储系统就会挂掉.

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