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例如，关系数据库中的表格数据、电子表格中的数据等。 2.半结构化数据：介于结构化数据和非结构化数据之间的数据。经常使用标记语言或标记结构进行组织。例如，日志文件、XML、JSON等。
非结构化数据则：没有明显的结构模式和格式限制的数据，例如Word、PDF、PPT、EXCEL、图像、视频等。
我们将了解数据的多种类型，包括结构化、非结构化、半结构化数据以及日志和物联网数据，并探讨如何通过API、Web Services、消息队列、文件传输和数据库同步等多种方法实现有效的数据对接。
结构化数据和非结构化数据不同在哪里，今天跟大家说说： ①结构化数据:指关系模型数据，即以关系数据库表形式管理的数据，结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、OA、HR里的数据。
数据湖：一个存储海量结构化和非结构化数据的中央存储库，可以在需要时快速查询和分析。 数据仓库：一个专门存储企业特定部门或业务领域数据的数据库。
大数据中结构化数据和现在的非结构化数据的区别在哪？其实理解了这两者的逻辑就能搞懂其间区别。
多源数据 多源数据是指来自多个数据源的数据。这些数据源可能包括不同的应用程序、数据库、文件系统、传感器或Web服务。 多源数据可以包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
数据仓库是一个用于存储结构化数据的系统，通常使用 ETL（抽取、转换和加载）过程将数据从不同的数据源中提取出来、转换为统一的格式，最后加载到数据仓库中。
1、数据抽取 数据源是指存储数据的源头，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等。 1.
但总的来说，多源异构数据分为3种：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
大家都知道，数据融合的时候有不同的类型，尤其是多源异构数据，多源异构数据处理相对会更加麻烦，如何融合处理多源异构数据呢，今天我们就来谈谈如何处理如何融合处理多源异构数据： 1、针对多元化的结构化数据融合
数据对接是指将不同系统或平台之间的数据进行整合和传输，使其能够相互识别和使用。这个过程通常涉及数据格式的转换、数据清洗、数据传输和数据同步等步骤。
成本很高通过 FDL数据关联加工处理打破数据之间的壁垒，再由 FR、FVS 进行数据展现；其一降低 FR 数据处理复杂度、其二提升报表展现速度FR 需要对接半结构化数据用户需要应用的数据为半结构化 API
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