为什么结构化数据占比大

① 大数据解决方案主要用于存储哪种类型的数据

大数据解决方案主要用于存储二进制类型的数据。

数据还包括了结构化数据和非结构化数据，邮件，Word,图片，音频信息，视频信息等各种类型数据，已经不是以往的关系型数据库可以解决的了。非结构化数据的超大规模和增长，占总数据量的80~90%，比结构化数据增长快10倍到50倍，是传统数据仓库的10倍到50倍。

大数据特点：

海量数据有不同格式，第一种是结构化，我们常见的数据，还有半结据化网页数据，还有非结构化视频音频数据。而且这些数据化他们处理方式是比较大的。数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息，等等。

② 什么是大数据，大数据的特征和结构有那些

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
一是数据体量巨大(Volume)。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
二是数据类型繁多(Variety)。这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低(Value)。价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以视频为例，一部1小时的视频，在连续不间断的监控中，有用数据可能仅有一二秒。如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

四是处理速度快(Velocity)。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显着特征。

③ 大数据概述及基本概念

1. 大数据的定义首先，还是要重新审视大数据的定义。

行业里对大数据的定义有很多，有广义的定义，也有狭义的定义。
广义的定义，有点哲学味道——大数据，是指物理世界到数字世界的映射和提炼。通过发现其中的数据特征，从而做出提升效率的决策行为。
狭义的定义，是技术工程师给的——大数据，是通过获取、存储、分析，从大容量数据中挖掘价值的一种全新的技术架构。
相比较而言，我还是喜欢技术定义，哈哈。
大家注意，关键词我都在上面原句加粗了哈！
要做什么？——获取数据、存储数据、分析数据
对谁做？——大容量数据
目的是什么？——挖掘价值
获取数据、存储数据、分析数据，这一系列的行为，都不算新奇。我们每天都在用电脑，每天都在干这个事。
例如，每月的月初，考勤管理员会获取每个员工的考勤信息，录入Excel表格，然后存在电脑里，统计分析有多少人迟到、缺勤，然后扣TA工资。
但是，同样的行为，放在大数据身上，就行不通了。换言之，传统个人电脑，传统常规软件，无力应对的数据级别，才叫“大数据”。

2.大数据，到底有多大？

我们传统的个人电脑，处理的数据，是GB/TB级别。例如，我们的硬盘，现在通常是1TB/2TB/4TB的容量。
TB、GB、MB、KB的关系，大家应该都很熟悉了：
1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)

1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)
1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)
1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)
而大数据是什么级别呢？PB/EB级别。
大部分人都没听过。其实也就是继续翻1024倍：
1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)
1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)
只是看这几个字母的话，貌似不是很直观。我来举个例子吧。
1TB，只需要一块硬盘可以存储。容量大约是20万张照片或20万首MP3音乐，或者是671部《红楼梦》小说。
1PB，需要大约2个机柜的存储设备。容量大约是2亿张照片或2亿首MP3音乐。如果一个人不停地听这些音乐，可以听1900年。
1EB，需要大约2000个机柜的存储设备。如果并排放这些机柜，可以连绵1.2公里那么长。如果摆放在机房里，需要21个标准篮球场那么大的机房，才能放得下。
阿里、网络、腾讯这样的互联网巨头，数据量据说已经接近EB级。
EB还不是最大的。目前全人类的数据量，是ZB级。
1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)
2011年，全球被创建和复制的数据总量是1.8ZB。
而到2020年，全球电子设备存储的数据，将达到35ZB。如果建一个机房来存储这些数据，那么，这个机房的面积将比42个鸟巢体育场还大。
数据量不仅大，增长还很快——每年增长50%。也就是说，每两年就会增长一倍。
目前的大数据应用，还没有达到ZB级，主要集中在PB/EB级别。
大数据的级别定位：1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)

1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)
1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)
1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)
1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)
1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)
1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)

3.数据的来源

数据的增长，为什么会如此之快？
说到这里，就要回顾一下人类社会数据产生的几个重要阶段。
大致来说，是三个重要的阶段。
第一个阶段，就是计算机被发明之后的阶段。尤其是数据库被发明之后，使得数据管理的复杂度大大降低。各行各业开始产生了数据，从而被记录在数据库中。
这时的数据，以结构化数据为主（待会解释什么是“结构化数据”）。数据的产生方式，也是被动的。如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以戳我加入大数据技术学习交流群，私信管理员即可免费领取开发工具以及入门学习资料
第二个阶段，是伴随着互联网2.0时代出现的。互联网2.0的最重要标志，就是用户原创内容。
随着互联网和移动通信设备的普及，人们开始使用博客、facebook、youtube这样的社交网络，从而主动产生了大量的数据。
第三个阶段，是感知式系统阶段。随着物联网的发展，各种各样的感知层节点开始自动产生大量的数据，例如遍布世界各个角落的传感器、摄像头。
经过了“被动-主动-自动”这三个阶段的发展，最终导致了人类数据总量的极速膨胀。

4.大数据的4Vs

行业里对大数据的特点，概括为4个V。前面所说的庞大数据体量，就是Volume（海量化）。除了Volume之外，剩下三个，分别是Variety、Velocity、Value。
我们一个一个来介绍。

• Variety（多样化）

数据的形式是多种多样的，包括数字（价格、交易数据、体重、人数等）、文本（邮件、网页等）、图像、音频、视频、位置信息（经纬度、海拔等），等等，都是数据。
数据又分为结构化数据和非结构化数据。
从名字可以看出，结构化数据，是指可以用预先定义的数据模型表述，或者，可以存入关系型数据库的数据。
例如，一个班级所有人的年龄、一个超市所有商品的价格，这些都是结构化数据。
而网页文章、邮件内容、图像、音频、视频等，都属于非结构话数据。
在互联网领域里，非结构化数据的占比已经超过整个数据量的80%。
大数据，就符合这样的特点：数据形式多样化，且非结构化数据占比高。


• Velocity（时效性）

大数据还有一个特点，那就是时效性。从数据的生成到消耗，时间窗口非常小。数据的变化速率，还有处理过程，越来越快。例如变化速率，从以前的按天变化，变成现在的按秒甚至毫秒变化。
我们还是用数字来说话：
就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？
Email：2.04亿封被发出
Google：200万次搜索请求被提交
Youtube：2880分钟的视频被上传
Facebook：69.5万条状态被更新
Twitter：98000条推送被发出
12306：1840张车票被卖出
……
怎么样？是不是瞬息万变？


• Value（价值密度）

最后一个特点，就是价值密度。
大数据的数据量很大，但随之带来的，就是价值密度很低，数据中真正有价值的，只是其中的很少一部分。
例如通过监控视频寻找犯罪分子的相貌，也许几TB的视频文件，真正有价值的，只有几秒钟。

④ 130mb的Excel数据导入数据库后变成488mb，怎么会变这么大

正常的，你是新手吧？
数据库是结构化管理数据，占用的空间肯定比Excel大，但带来的好处是数据处理非常快。
excel本身就是压缩过的报表，数据存储没有结构化可言，所以即使excel能容纳104万行，一万多列，但你发现几万行数据excel就很慢了，而数据库存数据多少对性能影响可以忽略，永远比excel处理大量数据快的多。

性能有提升，自然要付出点代价，这代价就是存储空间，空间换时间。

⑤ 结构化数据与非结构化数据有何区别

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。

⑥ 结构化数据和非结构化数据是什么意思

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。

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。

与结构化数据相对的是不适于由数据库二维表来表现的非结构化数据，包括所有格式的办公文档、XML、HTML、各类报表、图片和音频、视频信息等。

(6)为什么结构化数据占比大扩展阅读

结构化和非结构化数据之间的差异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。

⑦ 大数据数据采集工具简介

随着大数据技术体系的发展，越来越多的企业应用大数据技术支撑自己的业务发展。数据采集作为大数据的起点，是企业主动获取数据的一种重要手段。数据采集的多样性、全面性直接影响数据质量。

企业获取数据的渠道分为内部和外部两个渠道。内部渠道包含自己建设的业务系统，如电商系统、门户网站、门户论坛等。外部渠道包含爬虫系统爬取的数据、三方合作平台数据、公共社交平台数据等。那么如何从这些渠道获取数据？下面简单地介绍一下常用的数据采集工具。

结构化数据采集工具。

结构化数据在分析型的原始数据占比比较大，大部分经过预处理进入数据仓库进一步多维分析和数据挖掘。常用的数据采集工具有：

1 Apache Flume

支持离线与实时数据导入，是数据集成的主要工具。

2 Apache Sqoop

主要使用JDBC等工具连接关系型数据库与Hadoop生态圈的文件系统，通过配置文件配置双向连接信息后，通过命令完成数据的导入导出。

半结构化数据采集工具

半结构化的数据多见于日志格式。对于日志采集的工具，比较常见的是

1 Logstash

Logstash与ElasticSearch、Kibana并称为ELK，是采集日志的黄金搭档。

2 Apache Flume也多用于日志文本类数据采集。

非结构化数据采集工具

1 DataX

DataX轻量级中间件，在关系型数据库导入导出性能比较优异。支持多种数据类型的导入导出。

流式数据采集工具

1 Kafka

性能优异超高吞吐量。

Binlog日志采集工具

1 Canal

基于MySQL数据库增量日志解析提供增量日志订阅和消费功能。

爬虫采集框架与工具

1 Java栈，Nutch2、WebMagic等。

2 Python栈，Scrapy、PySpider

3 第三方爬虫工具，八爪鱼、爬山虎、后羿等等。

⑧ 大数据的最显着特征

大数据的最显着特征是数据量大。

大数据的显而易见的特征就是其庞大的数据规模。随着信息技术的发展，互联网规模的不断扩大，每个人的生活都被记录在了大数据之中，由此数据本身也呈爆发性增长。其中大数据的计量单位也逐渐发展，现如今对大数据的计量已达到EB了。

在数量庞大的互联网用户等因素的影响下，大数据的来源十分广泛，因此大数据的类型也具有多样性。大数据由因果关系的强弱可以分为三种，即结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，它们统称为大数据。资料表明，结构化数据在整个大数据中占比较大，高达百分之七十五，但能够产生高价值的大数据却是非结构化数据。

大数据所有的价值在大数据的特征中占核心地位，大数据的数据总量与其价值密度的高低关系是成反比的。同时对于任何有价值的信息，都是在处理海量的基础数据后提取的。在大数据蓬勃发展的今天，人们一直探索着如何提高计算机算法处理海量大数据，提取有价值信息的的速度这一难题。

大数据的高速特征:

主要体现在数据数量的迅速增长和处理上。与传统媒体相比，在如今大数据时代，信息的生产和传播方式都发生了巨大改变，在互联网和云计算等方式的作用下，大数据得以迅速生产和传播，此外由于信息的时效性，还要求在处理大数据的过程中要快速响应，无延迟输入、提取数据。

⑨ 什么是结构化数据.非结构华数据,之间有什么区别

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。
随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet技术的飞快发展，使得非结构化数据的数量日趋增大。这时，主要用于管理结构化数据的关系数据库的局限性暴露地越来越明显。因而，数据库技术相应地进入了“后关系数据库时代”，发展进入基于网络应用的非结构化数据库时代。所谓非结构化数据库，是指数据库的变长纪录由若干不可重复和可重复的字段组成，而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单地说，非结构化数据库就是字段可变的数据库。

⑩ 为什么非结构化和半结构化数据的增长速率大于结构化的数据

通常用大数据（Bigdata）来形容数字化时代下创造出的大量非结构化和半结构化数据。大数据无疑是未来影响各行各业发展的最受瞩目的技术之一。在2009年，全世界关于大数据的研究项目还非常有限，二从2011年开始，越来越多的管理者开始意识到，大数据将是未来发展不可规避的问题，到了2012年年底，世界财富500强企业中90%的企业都开展了大数据的项目。

那么，大数据为什么成为所有人关注的焦点？大数据带来了什么样的本质性改变？为此，我们与中国计算机学会大数据学术带头人、中国人民大学信息学院院长杜小勇教授进行了访谈。

大数据带来了三大根本改变：第一、大数据让人们脱离了对算法和模型的依赖，数据本身即可帮助人们贴近事情的真相；第二、大数据弱化了因果关系。大数据分析可以挖掘出不同要素之间的相关关系。人们不需要知道这些要素为什么相关就可以利用其结果，在信息复杂错综的现代社会，这样的应用将大大提高效率；第三、与之前的数据库相关技术相比，大数据可以处理半结构化或非结构化的数据。这将使计算机能够分析的数据范围迅速扩大。

计算机科学在大数据出现之前，非常依赖模型以及算法。人们如果想要得到精准的结论，需要建立模型来描述问题，同时，需要理顺逻辑，理解因果，设计精妙的算法来得出接近现实的结论。因此，一个问题，能否得到最好的解决，取决于建模是否合理，各种算法的比拼成为决定成败的关键。然而，大数据的出现彻底改变了人们对于建模和算法的依赖。举例来说，假设解决某一问题有算法A和算法B.在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B.也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果；然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身（而不是研究数据所使用的算法和模型）保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。数据因此而被誉为新的生产力。

由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据的结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。

当数据足够多的时候，不需要了解具体的因果关系就能够得出结论。例如，Google在帮助用户翻译时，并不是设定各种语法和翻译规则。而是利用Google数据库中收集的所有用户的用词习惯进行比较推荐。Google检查所有用户的写作习惯，将最常用、出现频率最高的翻译方式推荐给用户。在这一过程中，计算机可以并不了解问题的逻辑，但是当用户行为的记录数据越来越多时，计算机就可以在不了解问题逻辑的情况之下，提供最为可靠的结果。可见，海量数据和处理这些数据的分析工具，为理解世界提供了一条完整的新途径。