1、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。计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据。
2、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。
3、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。
4、结构化数据：能存储在数据库里的数据；非结构化数据：包括所有格式的办公文档、文本、图片、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
5、非结构化数据 任何以未知形式或结构出现的数据都属于非结构化数据。处理非结构化数据并对其进行分析以获取数据驱动的答案是一项艰巨的任务，因为它们来自不同类别，将它们放在一起只会使情况变得更糟。包含简单文本文件，图像，视频等的组合的异构数据源是非结构化数据的示例。
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）。
Hadoop的工作原理是将一个非常大的数据集切割成一个较小的单元，以能够被查询处理。同一个节点的计算资源用于并行查询处理。当任务处理结束后，其处理结果将被汇总并向用户报告，或者通过业务分析应用程序处理以进行进一步分析或仪表盘显示。
Hadoop MapReduce - MapReduce是负责数据处理的Hadoop层。它编写了一个应用程序来处理存储在HDFS中的非结构化和结构化数据。它负责通过将数据划分为独立任务来并行处理大量数据。处理分两个阶段完成Map和Reduce。Map是指定复杂逻辑代码的第一个处理阶段，Reduce是指定轻量级操作的第二阶段处理。
不是。非结构化数据五花八门，有声音图像、文本网页、办公文档、设备日志；每类数据的都有各自的计算处理手段，比如语音识别、图像比对、文本搜索、图结构计算等等，但是并不存在一种适用于所有非结构化数据的通用计算技术。语音识别的方法不能用于图像比对、文本搜索和图结构计算也扯不上关系。
是的，非结构化数据的一个特点是不能用当前数据库进行处理。 数据结构的差异 非结构化数据与结构化数据的主要区别在于其结构。结构化数据具有明确定义的字段和格式，可以轻松适应关系型数据库的结构。
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。
可以以固定格式存储，访问和处理的数据称为结构化数据。由于此数据采用类似的格式，因此企业可以通过执行分析来获得最大的收益。还发明了各种先进技术来从结构化数据中提取数据驱动的决策。但是，由于结构化数据的创建已经达到Zettabytes标记，因此世界正朝着这样一个程度发展。
结构化数据 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；教育一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等。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。
结构化数据和非结构化数据的区别：定义不同、来源不同、形式不同、模型不同、存储不同。定义不同 结构化数据：结构化数据也称作行数据，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。
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。
结构化数据和非结构化数据是两种不同类型的数据，它们在数据的组织结构和处理方式上存在明显的区别。结构化数据是以一定的数据模型和格式进行组织的数据，具有明确定义的字段、固定的数据类型和关系。它可以通过表格、数据库或者标准化的数据格式（如JSON、XML等）来存储和表示。
1、处理非结构化数据的一种常见方法是将其转化为结构化的形式，即对简历信息进行粗略整理，提炼出关键类别，例如教育经历、工作经历和党籍等。每种类别都对应一个子表，如教育子表、工作子表等。剩余的非核心信息则存储在主表的备注字段中，以备不时之需。
2、清洁数据：这是假设非结构化数据是脏的，或者说是对目前的分析状态没有有用的。您可以清除重复的信息，确保实体命名的一致性，清空稀疏的数据集。考虑检查Saleforce Data.com的关键社交数据，这关系到客户数据记录到社交媒体帐户和网上在线内容的帐户。
3、再者，文档型数据库在分布式环境中的适应性同样强大。MongoDB和SequoiaDB通过分片技术，实现数据的水平扩展，保证大规模数据的处理能力，同时副本机制确保数据的高可用性和容灾性，为处理海量非结构化数据提供了强大保障。
4、需要寻找结构化数据的语义，目前要解决的问题主要有：①数据清洗。要在结构化数据 AI 应用上有所成果，首先需要解决人工数据清洗和准备的问题，找到极少或者没有人为干预的自动化方法，才能使得这一应用可落地可拓展。②异构数据。