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数据结构 -第5周串第2讲-串的模式匹配

C语言数据结构串的基本操作

实验九串的基本操作 #include #include #include typedef char Status; int strlen(char *p) { int i=0; while(*p++)i++; return i; } typedef struct { char *ch; // 若是非空串,则按串长分配存储区,否则ch为NULL int length; // 串长度 }HString; // 初始化(产生空串)字符串T void InitString(HString *T) { (*T).length=0; (*T).ch=NULL; } // 生成一个其值等于串常量chars的串T Status StrAssign(HString *T, char *chars) { int i,j; if((*T).ch) free((*T).ch); // 释放T原有空间 i = strlen(chars); // 求chars 的长度i if(!i) { // chars的长度为0 (*T).ch = NULL; (*T).length = 0; } else { // chars的长度不为0 (*T).ch = (char*)malloc(i*sizeof(char)); // 分配串空间 if(!(*T).ch) // 分配串空间失败 exit(0); for(j = 0; j < i; j++) // 拷贝串 (*T).ch[j] = chars[j]; (*T).length = i; } return 1; } // 由串S复制得串T int StrCopy(HString *T,HString S) { int i; if((*T).ch) free((*T).ch); // 释放T原有空间 (*T).ch=(char*)malloc(S.lengt h*sizeof(char)); // 分配串空间if(!(*T).ch) // 分配串空间失 败 exit(0); for(i=0;i

结构化数据和非结构化数据

相对于结构化数据(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。 字段可根据需要扩充,即字段数目不定,可称为半结构化数据,例如Exchange存储的数据。 非结构化数据库 在信息社会,信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号;而另一类信息无法用数字或统一的结构表示,如文本、图像、声音、网页等,我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据,是非结构化数据的特例 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合,这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据,这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突,这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的,称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”,这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据,将过滤的结果交给业务主管部门,确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。 (1)不完整的数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失,如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来,按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交,要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 (2)错误的数据 这一类错误产生的原因是业务系统不够健全,在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的,比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类,对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题,只能通过写SQL语句的方式找出来,然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败,这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来,交给业务主管部门要求限期修正,修正之后再抽取。 (3)重复的数据 对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来,让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程,不可能在几天内完成,只有不断的发现问题,解决问题。对于是否过滤,是否修正一般要求客户确认,对于过滤掉的数据,写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表,在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件,促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有

大数据架构和模式

大数据架构和模式(一): 大数据分类和架构简介 1.本文对大数据做了哪些分类? 2.对数据进行分类后,如何将它与合适的大数据模式匹配? 如何将大数据分为不同的类别 大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得业务洞察变得很困难。以下操作是一个良好的开端:依据必须处理的数据的格式、要应用的分析类型、使用的处理技术,以及目标系统需要获取、加载、处理、分析和存储数据的数据源,对大数据问题进行分类。 概述 大数据可通过许多方式来存储、获取、处理和分析。每个大数据来源都有不同的特征,包括数据的频率、量、速度、类型和真实性。处理并存储大数据时,会涉及到更多维度,比如治理、安全性和策略。选择一种架构并构建合适的大数据解决方案极具挑战,因为需要考虑非常多的因素。 这个“大数据架构和模式” 系列提供了一种结构化和基于模式的方法来简化定义完整的大数据架构的任务。因为评估一个业务场景是否存在大数据问题很重要,所以我们包含了一些线索来帮助确定哪些业务问题适合采用大数据解决方案。 从分类大数据到选择大数据解决方案 如果您花时间研究过大数据解决方案,那么您一定知道它不是一个简单的任务。本系列将介绍查找满足您需求的大数据解决方案所涉及的主要步骤。 我们首先介绍术语“大数据” 所描述的数据类型。为了简化各种大数据类型的复杂性,我们依据各种参数对大数据进行了分类,为任何大数据解决方案中涉及的各层和高级组件提供一个逻辑架构。接下来,我们通过定义原子和复合分类模式,提出一种结构来分类大数据业务问题。这些模式有助于确定要应用的合适的解决方案模式。我们提供了来自各行各业的示例业务问题。最后,对于每个组件和模式,我们给出了提供了相关功能的产品。 第1 部分将介绍如何对大数据进行分类。本系列的后续文章将介绍以下主题:?定义大数据解决方案的各层和组件的逻辑架构 ?理解大数据解决方案的原子模式 ?理解用于大数据解决方案的复合(或混合)模式 ?为大数据解决方案选择一种解决方案模式 ?确定使用一个大数据解决方案解决一个业务问题的可行性 ?选择正确的产品来实现大数据解决方案 依据大数据类型对业务问题进行分类 业务问题可分类为不同的大数据问题类型。以后,我们将使用此类型确定合适的分类模式(原子或复合)和合适的大数据解决方案。但第一步是将业务问题映射到它的大数据类型。下表列出了常见的业务问题并为每个问题分配了一种大数据类型。

大数据平台架构~巨衫

1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球,成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前,大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段,数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据,我们可以获知事物背后的原因,优化生产/生活方式,预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设,省地税已经积累了丰富的数据资源,为下一步的优化业务、提升管理水平,奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势,大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“,说明税务数据和业务分析,需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”,说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示:

(此图要修改,北明) 数据源层:包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据; 数据接口层:是原始数据进入大数据库的入口,针对不同类型的数据,需要有针对性地开发接口,进行数据的缓冲、预处理等操作; 平台架构层:基于大数据系统存储各类数据,进行处理?; 分析工具层:提供各种数据分析工具,例如:建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具; 业务应用层:根据应用领域和业务需求,建立分析模型,使用分析工具,发现获知事物背后的原因,预知未来的发展趋势,提出优化业务的方法。例如,寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求,我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。

数据结构实验报告-串

实验四串 【实验目的】 1、掌握串的存储表示及基本操作; 2、掌握串的两种模式匹配算法:BF和KMP。 3、了解串的应用。 【实验学时】 2学时 【实验预习】 回答以下问题: 1、串和子串的定义 串的定义:串是由零个或多个任意字符组成的有限序列。 子串的定义:串中任意连续字符组成的子序列称为该串的子串。 2、串的模式匹配 串的模式匹配即子串定位是一种重要的串运算。设s和t是给定的两个串,从主串s的第start个字符开始查找等于子串t的过程称为模式匹配,如果在S中找到等于t的子串,则称匹配成功,函数返回t在s中首次出现的存储位置(或序号);否则,匹配失败,返回0。 【实验内容和要求】 1、按照要求完成程序exp4_1.c,实现串的相关操作。调试并运行如下测试数据给出运行结果: ?求“This is a boy”的串长; ?比较”abc 3”和“abcde“; 表示空格 ?比较”english”和“student“; ?比较”abc”和“abc“; ?截取串”white”,起始2,长度2; ?截取串”white”,起始1,长度7; ?截取串”white”,起始6,长度2; ?连接串”asddffgh”和”12344”; #include #include #define MAXSIZE 100 #define ERROR 0 #define OK 1 /*串的定长顺序存储表示*/

typedef struct { char data[MAXSIZE]; int length; } SqString; int strInit(SqString *s); /*初始化串*/ int strCreate(SqString *s); /*生成一个串*/ int strLength(SqString *s); /*求串的长度*/ int strCompare(SqString *s1,SqString *s2); /*两个串的比较*/ int subString(SqString *sub,SqString *s,int pos,int len); /*求子串*/ int strConcat(SqString *t,SqString *s1,SqString *s2); /*两个串的连接*/ /*初始化串*/ int strInit(SqString *s) { s->length=0; s->data[0]='\0'; return OK; }/*strInit*/ /*生成一个串*/ int strCreate(SqString *s) { printf("input string :"); gets(s->data); s->length=strlen(s->data); return OK; }/*strCreate*/ /*(1)---求串的长度*/ int strLength(SqString *s) { return s->length; }/*strLength*/ /*(2)---两个串的比较,S1>S2返回>0,s1length&&ilength;i++) { if(s1->data[i]>s2->data[i]) {

非结构化存储方案

非结构化数据存储方案 一、存储类型体系: 1.1 存储类型体系结构图 1.2 存储类型体系描述 (1)块存储:将存储区域划分为固定大小的小块,是传统裸存设备的存储空间对外暴露方式。块存储系统将大量磁盘设备通过SCSI/SAS或FC SAN与存储服务器连接,服务器直接通过SCSI/SAS或FC协议控制和 访问数据。主要包括DAS和SAN两种存储方式。对比如下图:

(2) 分布式文件存储:文件存储以标准文件系统接口形式向应用系统提供 海量非结构化数据存储空间。分布式文件系统把分布在局域网内各个计算机上的共享文件夹集合成一个虚拟共享文件夹,将整个分布式文件资源以统一的视图呈现给用户。它对用户和应用程序屏蔽各个节点计算机底层文件系统的差异,提供用户方便的管理资源的手段和统一 的访问接口。主要包括NAS 和HDFS 两种存储方式。 a) 网络附加存储NAS 结构如图:

b)HDFS分布式文件系统存储结构如图: (3)对象存储:对象存储为海量非结构化数据提供Key-Value这种通过键-值查找数据文件的存储模式,提供了基于对象的访问接口,有效地合并了NAS和SAN的存储结构优势,通过高层次的抽象具有NAS的跨平台共享数据优点,支持直接访问具有SAN的高性能和交换网络结 构的可伸缩性。主要包括swift和ceph两种实现形式。 a)Swift,OpenStack Object Storage(Swift)是OpenStack项目的子项目 之一,被称为对象存储。它构建在比较便宜的标准硬件存储基础设 施之上,无需采用RAID(磁盘冗余阵列),通过在软件层面引入一致性散列技术和数据冗余性,牺牲一定程度的数据一致性来达到高可 用性和可伸缩性,支持多租户模式、容器和对象读写操作,适合解 决非结构化数据存储问题。 b)ceph,Linux下PB级分布式文件系统,可轻松扩展PB容量,提供了 对多种工作负载的高性能和高可靠性。它大致分为四部分:客户端 (数据用户),元数据服务器(缓存和同步分布式元数据),一个对 象存储集群(包括数据和元数据),以及最后的集群监视器(执行监 视功能)。

数据结构C语言版第四章 串

第四章串 重点难点 理解"串"类型定义中各基本操作的特点,并能正确利用它们进行串的其它操作;掌握串类型的各种存储表示方法;理解串的两种匹配算法。 典型例题 1、简述下列每对术语的区别: 空串和空白串;串常量和串变量;主串和子串;静态分配的顺序串和动态分配的顺序串;【解】 (1)空串是指不包含任何字符的串,它的长度为零。 空白串是指包含一个或多个空格的串,空格也是字符。 (2)串常量是指在程序中只可引用但不可改变其值的串。 串变量是可以在运行中改变其值的。 (3)主串和子串是相对的,一个串中任意个连续字符组成的串就是这个串的子串,而包含子串的串就称为主串。 (4)静态分配的顺序串是指串的存储空间是确定的,即串值空间的大小是静态的,在编译时刻就被确定。 动态分配的顺序串是在编译时不分配串值空间,在运行过程中用malloc和free等函数根据需要动态地分配和释放字符数组的空间(这个空间长度由分配时确定,也是顺序存储空间)。 2、以HString为存储表示,写一个求子串的算法。 【解】HString 是指以动态分配顺序串为存储表示,其定义为: typedef struct { char *ch; int length; }HString; void *substr( HString *sub,HString *s,int pos,int len) {//用sub返回串s的第pos个字符起长度为len的子串。sub初始时为一空串 //pos的合法位置为0<=pos<=s->length-1 int i; if (pos<0||pos>s->length-1||len<=0) Error("parameter error!");//参数不合法,子串为空串 if (s->lengthlen=s->length-pos;//设置子串的串长 else sub->length=len; //设置子串的串长 sub->ch=(char *)malloc(len*sizeof(char));//为sub->ch申请结点空间 for(i=0;ilength;i++)//将s串中pos位置开始的共sub->length个字符复制到sub串中

串的模式匹配算法实验报告

竭诚为您提供优质文档/双击可除串的模式匹配算法实验报告 篇一:串的模式匹配算法 串的匹配算法——bruteForce(bF)算法 匹配模式的定义 设有主串s和子串T,子串T的定位就是要在主串s中找到一个与子串T相等的子串。通常把主串s称为目标串,把子串T称为模式串,因此定位也称作模式匹配。模式匹配成功是指在目标串s中找到一个模式串T;不成功则指目标串s中不存在模式串T。bF算法 brute-Force算法简称为bF算法,其基本思路是:从目标串s的第一个字符开始和模式串T中的第一个字符比较,若相等,则继续逐个比较后续的字符;否则从目标串s的第二个字符开始重新与模式串T的第一个字符进行比较。以此类推,若从模式串T的第i个字符开始,每个字符依次和目标串s中的对应字符相等,则匹配成功,该算法返回i;否则,匹配失败,算法返回0。 实现代码如下:

/*返回子串T在主串s中第pos个字符之后的位置。若不存在,则函数返回值为0./*T非空。 intindex(strings,stringT,intpos) { inti=pos;//用于主串s中当前位置下标,若pos不为1则从pos位置开始匹配intj=1;//j用于子串T中当前位置下标值while(i j=1; } if(j>T[0]) returni-T[0]; else return0; } } bF算法的时间复杂度 若n为主串长度,m为子串长度则 最好的情况是:一配就中,只比较了m次。 最坏的情况是:主串前面n-m个位置都部分匹配到子串的最后一位,即这n-m位比较了m次,最后m位也各比较了一次,还要加上m,所以总次数为:(n-m)*m+m=(n-m+1)*m从最好到最坏情况统计总的比较次数,然后取平均,得到一般情况是o(n+m).

非结构化数据管理系统

非结构化数据管理系统 1 范围 本标准规定了非结构化数据管理系统的功能性要求和质量要求。 本标准适用于非结构化数据管理系统产品的研制、开发和测试。 2 符合性 对于非结构化数据管理系统是否符合本标准的规定如下: a)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求中的所有要求,则称其满足本标准的基本要求; b)非结构化数据管理系统在满足所有基本要求的前提下,若满足某部分扩展要求,则称其满足本 标准的基本要求和该部分扩展要求; c)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求和扩展要求中的所有要求,则称其满足本标准的 所有要求。 3 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。 GB 18030—2005 信息技术中文编码字符集 GB/T AAAAA-AAAA 非结构化数据访问接口规范 4 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 4.1 非结构化数据unstructured data 没有明确结构约束的数据,如文本、图像、音频、视频等。 4.2 非结构化数据管理系统unstructured data management system 对非结构化数据进行管理、操作的大型基础软件,提供非结构化数据存储、特征抽取、索引、查询等管理功能。 5 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 IDF:逆向文件频率 (Inverse Document Frequency) MFCC:梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)

PB:千万亿字节(Peta Byte) SIFT:尺度不变特征转换(Scale-invariant Feature Transform) TF:词频 (Term Frequency) 6 功能性要求 6.1 总体要求 非结构化数据管理系统的总体要求如下: a)应包括存储与计算设施、存储管理、特征抽取、索引管理、查询处理、访问接口、管理工具七 个基本组成部分; b)宜包括转换加载、分析挖掘、可视展现三个扩展组成部分。 6.2 存储与计算设施 6.2.1 基本要求 存储与计算设施基本要求如下: a)应支持磁盘、磁盘阵列、内存存储、键值存储、关系型存储、分布式文件系统等一种或多种存 储设施; b)应支持单机、并行计算集群、分布式计算集群等一种或多种计算设施。 6.2.2 扩展要求 无。 6.3 存储管理 6.3.1 基本要求 存储管理基本要求如下: a)应提供涵盖原始数据、基本属性、底层特征、语义特征的概念层存储建模功能; b)应提供逻辑层的存储建模功能; c)支持整型、浮点型、布尔型、字符串、日期、日期时间、二进制块等基本数据类型; d)支持向量、矩阵、关联等数据类型; e)应支持根据建好的逻辑层存储模型创建存储实例; f)应支持在创建好的存储实例上插入、修改、删除非结构化数据; g)应支持删除存储实例; h)应支持非结构化数据操作的原子性。 6.3.2 扩展要求 存储管理扩展要求如下: a)应支持全局事务的定义并保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性; b)应支持数据类型的多值结构和层次结构; c)应支持在不同的存储设施上创建存储实例并实现自动映射; d)应支持PB级数据存储。 6.4 特征抽取

数据结构串基本操作代码

实验三串 //串的基本操作 #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #define MAXSTRLEN 255 typedef unsigned char SString[MAXSTRLEN+1]; void strlength(SString S)//求字串并放到 S[0] 中 { int m; for(m=1;S[m]!='\0';m++); S[0]=m-1; } void insert(SString S,int n,char a)//是插入的位置 a 是插入的字符{ strlength(S); int i; for(i=S[0];i>=n;i--) S[i+1]=S[i]; S[n]=a; S[S[0]+2]='\0'; } int compare(SString S,SString T) { strlength(S); strlength(T); int i; for(i=1;i<=S[0]&&i<=T[0];i++) { if(S[i]>T[i]) return 1; if(S[i]T[0]) return 1;

else if(S[0]S[0]||len<0||len>S[0]-pos+1) { printf("Error!position or length is out of range\n"); return 0; } for(i=1;i<=len;i++)

Oracle非结构化数据解决方案

Oracle数据库11g管理非结构化数据 (2) 一、引言 (2) 二、在ORACLE 中管理非结构化数据的优势 (3) 三、打破了原来处理非结构化数据的“性能障碍” (4) 3.1 Oracle SecureFiles (4) 3.2 SecureFiles 中的存储优化 (5) 四、专用数据类型和数据结构 (6) 4.1 Oracle XML DB (6) 4.2 Oracle Text (7) 4.3 Oracle Spatial (8) 4.4 RDF、OWL 和语义数据库管理 (9) 4.5 Oracle Multimedia (9) 4.6 Oracle DICOM 医学内容管理 (9) 五结论 (10)

Oracle数据库11g管理非结构化数据 一、引言 公司、企业以及其他机构使用的绝大部分信息都可归类为非结构化数据。 非结构化数据是计算机或人生成的信息,其中的数据并不一定遵循标准的数据结构(如模式定义规范的行和列),若没有人或计算机的翻译,则很难理解这些数据。常见的非结构化数据有文档、多媒体内容、地图和地理信息、人造卫星和医学影像,还有Web 内容,如HTML。 根据数据的创建方式和使用方式的不同,非结构化数据的管理方法大不相同。 1.大量数据分布于桌面办公系统(如文档、电子表格和演示文稿)、专门的工作站和设备 (如地理空间分析系统和医学捕获和分析系统)上。 2.政府、学术界和企业中数TB 的文档存档和数字库。 3.生命科学和制药研究中使用的影像数据银行和库。 4.公共部门、国防、电信、公用事业和能源地理空间数据仓库应用程序。 5.集成的运营系统,包括零售、保险、卫生保健、政府和公共安全系统中的业务或健康记 录、位置和项目数据以及相关音频、视频和图像信息。 6.学术、制药以及智能研究和发现等应用领域中使用的语义 数据(三元组)。 自数据库管理系统引入后,数据库技术就一直用于解决管理大量非结构化数据时所遇到的特有问题。通常通过“基于指针的”方法使用数据库对存储在文件中的文档、影像和媒体内容进行编目和引用。为了在数据库表内存储非结构化数据,二进制大对象(或简称为BLOB)作为容器使用已经数十年了。除了简单的BLOB 外,多年以来,Oracle 数据库一直通过运算符合并智能数据类型和优化数据结构,以分析和操作XML 文档、多媒体内容、文本和地理空间信息。由于有了Oracle 数据库11g,Oracle 再次在非结构化数据管理领域开辟出一片新天地:大幅提升了通过数据库管理系统原生支持的非结构化数据的性能、安全性以及类型。

数据结构串的操作实验报告

实验报告 课程数据结构实验名称实验三串 学号姓名实验日期: 串的操作 实验目的: 1. 熟悉串类型的实现方法,了解简单文字处理的设计方法; 2. 熟悉C语言的字符和把字符串处理的原理和方法; 3. 熟悉并掌握模式匹配算法。 实验原理: 顺序存储结构下的关于字符串操作的基本算法。 模式匹配算法BF、KMP 实验内容: 4-19. 在4.4.3节例4-6的基础上,编写比较Brute-Force算法和KMP算法比较次数的程序。 4-20. 设串采用静态数组存储结构,编写函数实现串的替换Replace(S,start,T,V),即要求在主串S中,从位置start开始查找是否存在字串T。若主串S中存在子串T,则用子串V替换子串T,且函数返回1;若主串S中不存在子串T,则函数返回0;并要求设计主函数进行测试。一个测试例子为:S=“I am a student”,T=“student”,V=“teacher”。程序代码: 4-19的代码: /*静态存储结构*/ typedef struct { char str[MaxSize]; int length; }String; /*初始化操作*/ void Initiate(String *S) { S->length=0; } /*插入子串操作*/ int Insert(String *S, int pos, String T) /*在串S的pos位置插入子串T*/ { int i; if(pos<0||pos>S->length) { printf("The parameter pos is error!\n"); return 0; } else if(S->length+T.length>MaxSize)

简述结构化数据、非结构化数据、半结构化数据

在数据分析中,我们会接触到很多的数据,而这些数据都是有类别之分的。这些数据根据结构分类被划分为三种,它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下这三种数据的相关知识。 首先我们说一下结构化数据,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。能够用数据或统一的结构加以表示,我们称之为结构化数据,如数字、符号。传统的关系数据模型、行数据,存储于数据库,可用二维表结构表示。而结构化的数据的存储和排列是很有规律的,这对查询和修改等操作很有帮助。 然后我们说一下半结构化数据,半结构化数据是结构化数据的一种形式,它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此,它也被称为自描述的结构。半结构化数据,属于同一类实体可以有不同的属性,即使他们被组合在一起,这些属性的顺序并不重要。所谓半结构化数据,就是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据,XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的,数据的结构和内容混在一起,没有明显的区分。而不同的半结构化数据的属性的个数是不一定一样的。有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据,怎么理解呢?

最后我们给大家介绍一下非结构化数据,非结构化数据顾名思义,就是没有固定结构的数据。各种文档、图片、视频、音频等都属于非结构化数据。对于这类数据,我们一般直接整体进 行存储,而且一般存储为二进制的数据格式。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 数据而且更适合处理非结构化数据。 在这篇文章中我们简单地给大家介绍了结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据的知识,其实现在很多的数据分析师都开始加大对非结构化数据的研究。由此可见,非结构化数据的 前景还是十分明朗的。

非结构化数据存储解决方案

1.非结构化数据存储 在上图中,描述了非结构化数据存储架构的基本组成部分,其中: 1. 文件存取统一接口,封装了对数据中心所以非结构化数据的读写操作接口。 2. Hadoop HDFS 负责对大文件的存储,以HDFS:为文件协议标准 3. HBase 通过维护一张文件表完成对小文件的存储,以HBase:为文件协议标识1.1文件存取统一接口 1.1.1 文件存储接口 对文件进行存储前,接口根据文件的大小和HDFS文件分块的配置大小进行比较,当文件超过设定大小时,接口认为该文件是大文件,直接分配到HDFS文件存储接口进行写入;否则当文件小与块大小时,根据系统维护的Hbase小文件存储通用存储表进行存储管理。

1. 对直接存储到HDFS的文件,则文件路径以HDFS为中心存储文件协议头,文件路径则根据该文件的业务属性做完文件的路径,文件名称保留原有名称,例如:HDFS://aaa/bbb.zip 2. 对通过Hbase管理的小文件,则文件路径以HBASE为中心存储文件协议头,文件路径不需要分文件夹,直接以文件的唯一标识标识即可,例如:HBASE://uuid 1.1.2 文件读取接口 文件读取时,通过识别URL,确定文件的存储方式,然后找到对应的存储接口获取文 件。

1.1Had oop HDFS存储接口 完成大文件的存储与读取接口操作。 1.2Hbase存储接口 文件通用存储表结构: 表存在两个列簇,default列簇负责存储基础属性信息,用一个单独的列簇存储图片内容。 HBase是采用面向列的存储模型,按列簇来存储和处理数据,即同一列簇的数据会连续存储。HBase在存储每个列簇时,会以Key-Value的方式来存储每行单元格(Cell)中的数据,形成若干数据块,然后把数据块保存到HFile中,最后把HFile保存到后台的HDFS 上。由于用单元格 (Cell)存储图片小文件的内容,上述存储数据的过程实际上隐含了把图片小文件打包的过程。默认情况下,HBase数据块限制为64KB。由于图片内容作为单元格(Cell)的值保存,其大小受制于数据块的大小。在应用中需根据最大图片大小对HBase数据

在企业信息系统中,有超过80数据属于非结构化数据,它们包括.

在企业信息系统中,有超过80%的数据属于非结构化数据,它们包括文档,邮件,报表,网页,XML,声音,影像,多媒体影像,扫描文件,工程图,记录资料,演示文稿等。今天,随着信息的巨量增加,这些非结构化数据或数字内容正在以每年200%的速度快速增加,许多企业事实上已经淹没在内容的汪洋之中。您的企业面对浩如烟海的非结构化数据是否已经准备好了?在处理这些数据时,您的企业将面临哪些问题和挑战? CIO发展中心特别策划了一次调研活动,希望能够让CIO了解到国内企业对非结构化数据管理的现状和趋势。请您在百忙之中抽出时间,回答我们的问卷,谢谢! 调研问卷 1.您是否听说过内容管理(或者:非结构化数据管理)? □没听说过 (那您是否听说过知识管理、文档电子化、信息权限管理、业务流程管理) □略有了解 □知道 注:非结构化数据是指文档、图纸、声音、图像、网页文件等难于用数据库形式保存的数据。 2.贵公司目前正在使用的IT应用系统有: □ERP(SAP,Oracle,其他ERP系统请标明________) □业务流程管理系统 □OA办公自动化系统 □文档访问控制系统 □协作系统 □图纸扫描和电子化管理系统 □客户关系管理系统 □影像管理系统 □档案管理系统 3.贵单位非结构化信息管理过程中是否存在以下的问题:(可多选): □大量纸面文件和图档难于保存和管理,文档管理仍停留在手工管理的阶段 □电子单据的内容的访问安全性难于保障 □无法实现对内容的保留期限的控制 □难以实现协同工作 □随着业务发展,现有系统难于承受非结构化数据(如大量的纸文件、单据、图表、邮件等)的海量增加 □内容管理系统如何与现有业务系统的无缝整合 □难于实现对影像系统的电子化管理

C++版数据结构串的实现与操作

#include "stdlib.h" #include "stdio.h" #include "iostream.h" #define STRINGMAX 80 struct string {int len; char ch[STRINGMAX]; //和char *ch 作用是一样的 }; typedef struct string STRING; #define LEN STRINGMAX*sizeof(STRING)/* 串的定义*/ void create(STRING *s); void print(STRING *s); int concat(STRING *s,STRING *t); STRING *substr(STRING *s,int start,int len); void Delete(STRING *s,int start,int len); void main() {STRING *s,*t,*v; /*定义三个采用静态存储形式的串*/ t=(STRING *)malloc(LEN); /*为三个串分配相应的存储空间*/ s=(STRING *)malloc(LEN); v=(STRING *)malloc(LEN); int start,len; // int position; cout<<"请输入串s:"<>start; cout<<"\n输入子串的长度:"; cin>>len; v=substr(s,start,len); /*求子串*/ cout<<"\n子串为:"<ch<>start; cout<<"\n输入删除串的长度:"; /* 输入删除串的长度*/ cin>>len;

大数据技术架构解析

大数据数量庞大,格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展,人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器,并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落,通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据,这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面,要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理 大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中,有6种数据管理技术普遍被关注,即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。 4)数据的分析 数据分析处理:有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。大数据的处理类型很多,主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理,而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。 5)大数据的价值:决策支持系统 大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析,它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合,它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘,它能够代替人脑,承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用 大数据有三层内涵:一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领

结构化数据、半结构化数据、非结构化数据

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: idname age gender 1lyh12 male 2liangyh13 female 3liang18 male 所以,结构化的数据的存储和排列是很有规律的,这对查询和修改等操作很有帮助。但是,显然,它的扩展性不好(比如,我希望增加一个字段,怎么办?)。 半结构化数据 半结构化数据是结构化数据的一种形式,它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构,但包含相关标记,用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此,它也被称为自描述的结构。 半结构化数据,属于同一类实体可以有不同的属性,即使他们被组合在一起,这些属性的顺序并不重要。 常见的半结构数据有XML和JSON,对于对于两个XML文件,第一个可能有 A 13 female 第二个可能为:

B male 从上面的例子中,属性的顺序是不重要的,不同的半结构化数据的属性的个数是不一定一样的。有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据,怎么理解呢?上面的例子中,标签是树的根节点,标签是子节点。通过这样的数据格式,可以自由地表达很多有用的信息,包括自我描述信息(元数据)。所以,半结构化数据的扩展性是很好的。 非结构化数据 顾名思义,就是没有固定结构的数据。各种文档、图片、视频/音频等都属于非结构化数据。对于这类数据,我们一般直接整体进行存储,而且一般存储为二进制的数据格式。

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