物理实体支持哪些数据源？ 逻辑实体分为两类，结构化实体（实体类型为表）和非结构化实体（实体类型为图片、视频、音频、文本等）。 其中，结构化实体支持ES、DWS和OBS三种数据源；非结构化实体支持OBS数据源。 如果用户无HIVE和HDFS数据源，则该数据源不开放。 父主题： 数据建模

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增量迁移原理介绍 时间宏变量使用解析 事务模式迁移 迁移文件时加解密 MD5校验文件一致性 字段转换器配置指导 指定文件名迁移 正则表达式分隔半结构化文本 记录数据迁移入库时间 文件格式介绍

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快速发现数据价值。 DLI 可以从HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。 表格存储服务（CloudTable），是基于Apache HBase提供的分布式、可伸缩、全托管的KeyValue数据存储服务，为DLI提供了高性能的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数

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事务模式迁移 迁移文件时加解密 MD5校验文件一致性 字段转换器配置指导 新增字段操作指导 指定文件名迁移 正则表达式分隔半结构化文本 记录数据迁移入库时间 文件格式介绍 不支持数据类型转换规避指导 自动建表原理介绍

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云日志服务提供实时日志采集功能，采集到的日志数据可以在云日志控制台以简单有序的方式展示、方便快捷的方式进行查询，并且可以长期存储。 采集到日志数据按照结构化和非结构化进行分析。结构化日志是通过规则将日志流中的日志进行处理，提取出来有固定格式或者相似度高的日志内容做结构化的分类。这样就可以采用SQL的语法进行日志的查询。

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选择“云端结构化解析”，详细请参考设置日志云端结构化解析。 配置完成后，开启自定义日志时间开关，配置如下参数。 切换自定义日志时间开关时，可能会导致日志搜索界面在切换时间点附近出现时间偏差，请勿频繁切换自定义日志时间开关。 表1 参数配置表 参数 说明 示例 字段key 已提取字

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查询结构化日志（即将下线不推荐使用） 功能介绍 该接口用于查询指定日志流下的结构化日志内容。（该接口将于2024年7月30日下线） 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/groups/{log_group_id}/streams/{

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选择“云端结构化解析”，详细请参考设置日志云端结构化解析。 配置完成后，开启自定义日志时间开关，配置如下参数。 切换自定义日志时间开关时，可能会导致日志搜索界面在切换时间点附近出现时间偏差，请勿频繁切换自定义日志时间开关。 表1 参数配置表 参数 说明 示例 字段key 已提取字

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表格存储服务（CloudTable Service，简称CloudTable）为用户提供专属集群，即开即用，适合业务吞吐量大，时延要求低的用户。 CloudTable提供基于HBase全托管的NoSQL服务，提供毫秒级随机读写能力，适用于海量（半）结构化、时空、时序数据存储，可

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持消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据存储。 利用DLI，用户可方便地将海量数据高速、低时延写入HBase。 前提条件 该场景作业需要运行在DLI的独享队列上，因此要与HBase建立增强型跨源连接，且用户可以根据实际所需设置相应安全组规则。

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快速发现数据价值。DLI可以从HBase中读取数据，用于过滤分析、数据转储等场景。 表格存储服务（CloudTable），是基于Apache HBase提供的分布式、可伸缩、全托管的KeyValue数据存储服务，为DLI提供了高性能的随机读写能力，适用于海量结构化数据、半结构化数

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它能够让您快速深入了解大数据，并让您在Hadoop生态系统中更好地开展工作。 方案架构 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库框架，提供大数据平台批处理计算能力，能够对结构化/半结构化数据进行批量分析汇总完成数据计算。提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据，其基

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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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部署在公有云上，单个运行服务默认提供2Mbit/s的网络带宽，适用的节点类型为“基础版 数据建模引擎 节点”，单节点提供如下固定规格： 应用运行4U8G*2 结构化数据存储200G 非结构化存储500G 单个“基础版 数据建模引擎 节点”支持约200个用户，同时访问页面或调用接口时的并发数量为7

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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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本章节提供一个与人物、电影有关的非结构化数据自定义信息抽取模型并使用自定义抽取模型创建 知识图谱 的流程，帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程和使用非结构化数据创建图谱的过程。步骤如下： 创建信息抽取模型：以在ModelArts控制台上标注数据为例，介绍信息抽取模型的构建流程。 使用自定义抽取模型创建

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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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"出生日期": "1987年6月22日", "url": "/film.kg.huawei.com/戴奇"} JSON数据样例请单击下载。 多行单句文本文件 该类型为非结构化输入格式。文件中，每一行为一个自然语言短句。文件编码格式需为UTF-8，文件名需以.txt结尾，如“input.txt”。

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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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伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是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。 不需要完全

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伸缩的分布式存储系统。HBase设计目标是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。 不需要完全

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