非结构化抽取 前提条件 已创建图谱并选择图谱规格，请参见购买 知识图谱 。 已创建并选择本体，详情请参见配置图谱本体。 已完成数据源配置，详情请参见配置数据源。 如果选择使用自己自定义模型，您需要在创建知识图谱之前，自定义用于信息抽取的模型，具体操作请见自定义信息抽取模型。 操作步骤

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非结构化数据创建图谱 创建图谱简介 创建信息抽取模型 使用自定义抽取模型创建图谱

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力。 画像数据存储和查询 应用场景： 画像通常用一些标签来刻画自然人/物的特征，而每一个自然人/物所拥有的标签集合是不确定的，数据更新非常频繁，这类数据被广泛应用于市场决策、推荐以及广告系统中。 优势 稀疏矩阵 HBase的稀疏矩阵模型，天然适合非结构化数据的存储，数据表无需预先

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接入半结构化存储 接入OCEANBASE数据源 接入SFTP数据源 父主题： 接入数据源

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缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完

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缩的分布式存储系统。HBase设计目标是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点： 处理海量数据（TB或PB级别以上）。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完

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udTable 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~

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车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~

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上传IT领域结构化数据 用户在搜索数据集之前需要先将IT领域结构化数据上传，否则返回内容为空。 前提条件 已 获取Token 、项目ID、应用ID。 操作步骤 右键文件夹koosearch-query，选择“Add Request”。 自定义请求名称，单击“Save to koosearch-query”。

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数据存储 如何对OBS的文件重命名？ Notebook停止或者重启后，“/cache”下的文件还存在么？如何避免重启？ 如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 在Notebook中，如何访问其他账号的OBS桶？ JupyterLab默认工作路径是什么？ 父主题： Notebook（新版）

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通过HiveQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON， CS V，TEXTFILE，RCFILE，ORCFILE，SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如 日志分析

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ckHouse等结构化数据源，也支持HBase、Elasticsearch等非结构化数据源。 全局元数据：对于非结构化数据源HBase，提供映射表方式将非结构化SCHEMA映射成结构化SCHEMA，实现HetuEngine对HBase的无差别SQL访问；对于数据源信息，提供全局管理。

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L）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析，

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应用场景 敏感数据自动识别分类 从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况，基于数据识别引擎，对其储存结构化数据（RDS）和非结构化数据（OBS）进行扫描、分类、分级，解决数据“盲点”，以此做进一步安全防护。 用户异常行为分析 通过深度行为识别引擎，建立用户行为基线，实现基线外异

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L）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析

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L）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析

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L）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、CSV、TEXTFILE、RCFILE、ORCFILE、SEQUENCEFILE等存储格式，并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如日志分析

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