半结构化数据出现问题怎么解决-半结构化数据出现问题怎么解决文档介绍内容-阿里云

品牌升级

无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据，还是数据库中的结构化数据，您都可使用 AnalyticDB for MySQL 构建企业的数据分析平台，同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，实现降本增效。此次品牌升级，存量分析型数据库MySQL版（ADS）...

查看敏感数据识别结果

仅支持在结构化数据、半结构化数据、非结构化数据或大数据分类下分别选择一个或多个数据类型，不支持跨分类同时选择多个数据类型。如果您未选中任意数据类型，数据安全中心默认展示所有数据类型下的敏感数据识别结果。数据模板：在 ...

典型场景

本文将介绍云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的典型场景及产品功能优势。典型场景数据仓库服务您可以通过数据传输服务（DTS）或数据集成服务（DataX），将云数据库（例如RDS、...支持JSON等格式，支持日志等半结构化数据处理分析。

Trino概述

应用场景 Trino是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎，适合以下应用场景：ETL Ad-Hoc查询海量结构化数据或半结构化数据分析海量多维数据聚合或报表分析重要 Trino是一个数仓类产品，因为其对事务支持有限，所以不适合在线业务...

产品简介

应用场景数据分析场景，通过元数据发现、数据探索能力，可以快速的对OSS内结构化、半结构化数据进行分析、探索。结合 E-MapReduce、OSS 两个产品，DLF协助客户快速构建云上数据湖。结合 MaxCompute、DataWorks、E-MapReduce 3个产品，DLF...

Presto概述

应用场景 Presto是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎，适合以下应用场景：ETL Ad-Hoc查询海量结构化数据或半结构化数据分析海量多维数据聚合或报表分析重要 Presto是一个数仓类产品，因为其对事务支持有限，所以不适合在线...

JSON索引（2.0版）

理解和分析半结构化数据的难度比结构化数据大很多，急需成熟的解决方案来处理半结构化数据。为了赋能用户、降低用户处理半结构化数据的难度，分析型数据库MySQL版提供了半结构化数据检索功能即JSON检索。注意事项分析型数据库MySQL版JSON...

Schema约束

无论是在APM领域，还是IoT领域，或者是更偏传统的工业领域，时序数据所表现出的数据模型更像是一个半结构化数据——有其遵循结构化定义的一面、也有可灵活扩展的一面，而不是完全等同于关系型数据库的纯结构化。而在实际应用中，随着设备的...

离线同步数据质量排查

在半结构化数据同步时往往涉及多个文件同步，您需要确认数据读取、写出的文件集合是否完整。依赖产出未完成如果是周期产出的数据（周期的数据同步任务、周期的全增量数据融合Merge任务等），需要检查下对应的数据产出任务是否正常执行并...

混合检索使用指南

具体是通过优化器的RBO（Ranked-Biased Overlap）代价估算规则，生成不同的执行计划来解决结构化数据与非结构化数据需要同时检索的问题。下文通过一个例子来说明混合检索的原理。假设有一个带条件的拍图查找商品需求：查找与输入图片相似度...

22.8版本新特性概览

CREATE table github_JSON(event JSON)ENGINE=MergeTree ORDER BY tuple()动态子列的支持，大幅提高了非结构化数据的分析效率和扩展性。对于常见的导入OSS数据到ClickHouse，在22.8之前版本中如果要实现JSON对象子列的独立存储和高效分析，...

搜索结构化数据

结构化数据页面可以查看计算服务分析的实时或历史结构化数据信息。操作步骤登录城市视觉智能引擎控制台，进入实例详情页面,单击页面左侧菜单栏的搜索服务下的结构化数据。在结构化数据页面设置查询条件，单击搜索。搜索实时数据时，需要...

外部表常见问题

问题类别常见问题 OSS外部表自定义Extractor在读取非结构化数据时，如果数据字段存在DATETIME类型，报错ODPS-0123131，如何解决？在MaxCompute上访问OSS外部表，编写UDF本地测试通过，上传后报错内存溢出，如何解决？通过外部表处理OSS...

非结构化分析

功能说明向量分析实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。AnalyticDB PostgreSQL版向量检索分析基于MPP查询架构构建，帮助用户实现基于SQL...

从RDS MySQL同步至Tablestore

表格存储（Tablestore）是阿里云自研的多模型结构化数据存储，提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务。通过数据传输服务DTS（Data Transmission Service），您可以将MySQL数据库（例如自建MySQL或RDS MySQL）同步至Tablestore...

功能概述

实现原理分析型数据库MySQL版的向量分析旨在帮助您实现非结构化数据的近似检索和分析，其实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。...

数据集成概述

离线（批量）的数据通道通过定义数据来源和去向的数据源和数据集，提供一套抽象化的数据抽取插件（Reader）、数据写入插件（Writer），并基于此框架设计一套简化版的中间数据传输格式，从而实现任意结构化、半结构化数据源之间数据传输。...

如何对JSON类型进行高效分析

针对海量半结构化数据计算与分析，本文将以半结构化数据JSON为例，首先简述传统数据库与数据仓库的解决方案，然后详细描述 PolarDB IMCI列式JSON、虚拟列、秒级加减列与表列数扩展等技术点，最后给出 PolarDB IMCI列式JSON实时分析与扩展流...

查询非结构化数据

MaxCompute Studio对此提供了一些代码模板方便您快速进行非结构化数据查询开发。本文为您介绍如何使用MaxCompute Studio查询非结构化数据。前提条件您需要完成以下操作：管理项目连接创建MaxCompute Java Module 编写StorageHandler、...

未来规划

结构化与非结构化数据如何融合异构处理，比如如何用向量处理引擎把非结构化数据变成结构化数据，高维向量、多源异构数据处理的技术。数据处理与分析：海量数据分析在线化（实时在线交互式分析）。如何对海量数据进行在线分析和计算，支持...

产品优势

支持防护常见的结构化数据、非结构化数据和大数据产品，例如对象存储OSS、云数据库RDS、MaxCompute等。智能化运用大数据和机器学习能力，通过智能化的算法，对敏感数据和高风险活动，例如数据异常访问和潜在的泄露风险进行有效识别和监控...

表

MaxCompute的表类似于传统关系型数据库中的表，可以存储结构化数据，并且使用SQL进行查询和分析。MaxCompute中不同类型计算任务的操作对象（输入、输出）都是表。您可以创建表、删除表以及向表中导入数据。说明 DataWorks的数据开发模块...

基于Delta lake的一站式数据湖构建与分析实战

数据湖作为一个集中化的数据存储仓库，支持的数据类型具有多样性，包括结构化、半结构化以及非结构化的数据，数据来源上包含数据库数据、binglog 增量数据、日志数据以及已有数仓上的存量数据等。数据湖能够将这些不同来源、不同格式的数据...

离线同步能力说明

您可以通过定义来源与去向数据源，并通过数据集成提供的数据抽取插件（Reader）、数据写入插件（Writer），实现任意结构化、半结构化数据源之间数据传输。详情请参见：支持的数据源与读写能力。复杂网络环境下的数据同步离线同步支持云...

识别任务说明

结构化数据识别配置 结构化数据识别范围选择结构化数据（例如RDS、PolarDB）的扫描范围。可选项：全局扫描：扫描您在作用域中选择的全部结构化数据资产。指定扫描：选择需要扫描的实例名和实例库名。如需添加多个实例，可单击添加识别...

功能优势

为了让您对非结构化数据拥有更多的自主控制权，您可以把非结构化数据保存在OSS或者图片服务器上（下图使用OSS），非结构化数据的保存地址即URL存储在分析型数据库MySQL版中，整体架构如下所示。通过分析型数据库MySQL版控制台注册特征提取...

应用场景

2.实时数据清洗和分析 2.1 接入多种异构数据，实时清洗并归一化通过数据总线和实时计算，您可以把多种数据源的异构数据实时清洗成统一的结构化数据，为进一步分析做准备。2.2 收益实时ETL 接入多种数据源，实时进行清洗、过滤、关联与...