非结构化大数据管理系统的设计及其应用案例

目前企业已经进入全新的大数据时代.在高带宽.移动的.网络环境中工作和生活的我们,会产生 大量的数据,这些都成为大数据的来源,而这些信息很少存在于同一个地方.在几微秒中,信息就能够发布给世界 各地的很 多人.企业的高管门(包括CEO.CIO.CSO等)都必须面对因为大数据带来的风险和安全挑战,并规划好如何去应对他们.本文将讨论如何 看待非结构化数据相对于传统的结构化数据带来的安全风险和挑战以及多层面防护方法.识别非结构化数据与结构化数据安全保护的差异信息通常被归类为结构化形式的或非结构化形式的.不

本文讲的是如何管理非结构化互动数据,[IT168 资讯]非结构化数据仍在持续增长,而且增长势头似乎毫不减弱.事实证明,对这类数据制定政策和分级将是一项异常艰巨的工作.而且大部分人事后并没有回顾和分析哪些数据应保存在哪里,保存多久的时间以及如何保证它们的安全性.在当前这种紧缩时代,这项工作也很艰巨. 这些近似命令如何执行? 如果我们用互动的方式来管理数据,会怎么样?  互动数据管理会在你保存数据的同时给那些数据制定政策和赋予信息,无需使用专门的文档管理软件.正如我们在 <George Crump:

大数据,http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13739.html">非结构化数据,半结构化数据.数据存在于所有的技术资讯里面.贯穿于绝大部分的组织中:需要全新的手段来保持竞争力:来更好的服务客户:并将产品更快的推向市场. Gartner预测,企业数据将在五年内增加800%,其中80%是非结构化的.来自团体,社区,以及社交网络的非业务数据会成为这种趋势中的大部分. 根据IBM对1500名CEO的调查,大部分的CEO表示他们组织有大量的数据,但是鲜有

用友UAP的数据平台具备了大数据处理与分析的能力,它主要依靠非结构化数据处理平台UDH(UAP Distribute for Hadoop)来完成.UDH包括分布式文件系统.列存数据库,涵盖分布式批处理.实时分析查询.流处理和基于内存的分布式批处理的分布式分析计算框架类,以及分布式数据挖掘. 在大数据备受关注的今天,企业不能盲从,而是应该明白大数据为什么会如此之热,为什么去关注它.其中一个重要原因就是,大数据不同于普通数据,它增加了很多半结构化数据和非结构化数据,并且其数量级和价值不可同日而语.

EMC今天宣布Hadoop Data Computing Appliance(DCA)设备中增加了一项新功能,允许用户将非结构化与结构化数据分析平台结合起来. EMC还公布了Greenplum Analytics Workbench--一个针对Apache Hadoop软件集成测试的1000节点测试台. 该测试台为Hadoop开源社区提供了测试资源以快速识别错误.稳定新版本以及优化硬件配置,努力加快Hadoop的创新.所有测试和结果都将返回至Apache Software Foundation和

如今,数据分析正在成为企业发展的重要组成部分.企业必须对结构化和非结构化数据有所了解,才能更好地为业务发展做出正确决策.以下是帮助企业分析非结构化数据的10个步骤: 1.确定一个数据源 了解有利于小型企业的数据来源非常重要.企业可以使用一个或多个数据源来收集与其业务相关的信息.而从随机数据源收集数据并不是一个好办法,因为这可能会破坏数据,甚至丢失一些数据.因此,建议企业在开始收集数据之前调查相关数据源.企业可以采用一些在线大数据开发工具收集数据. 2.管理非结构化数据搜索工具 收集到的结构化或非

0. 前言 MaxCompute作为阿里云大数据平台的核心计算组件,拥有强大的计算能力,能够调度大量的节点做并行计算,同时对分布式计算中的failover,重试等均有一套行之有效的处理管理机制. 而MaxCompute SQL能在简明的语义上实现各种数据处理逻辑,在集团内外更是广为应用,在其上实现与各种数据源的互通,对于打通整个阿里云的数据生态具有重要意义.基于这一点,最近MaxCompute团队依托MaxCompute2.0系统架构,引入了非结构化数据处理框架:通过外部表,为各种数据在MaxC

大数据概念兴起的同时也带热了非结构化数据分析.传说一个企业中80%的数据都是非结构化数据,如果按占据空间来算,这个比例大体不假,毕竟音视频这类数据真地很大.有这么大的数据量,需要进行分析是很自然的事了,而要分析当然就要有相应的技术手段了. 那为什么说非结构化数据分析技术是忽悠呢? 不存在通用的非结构化数据计算技术 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

通过SQL Server 2008管理非结构化数据 SQL Server 技术文档 作者:Graeme Malcolm (内容主管) 技术审核员:Shan Sinha 项目编辑:Joanne Hodgins 发布日期:2007年8月 适用产品:SQL Server 2008 概述:数字化信息的增长为企业应当存储和访问业务数据的方法提供了启发.数据库作为业务应用程序的核心,必须能够同非结构化的数据进行集成,其中包括文档.图像.视频.以及其它多媒体格式.为了能够对信息生命周期进行管理,满足策略需求,