用户可以根据需要在文本框中输入对该连接器的描述信息。 非结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，如文档、文本、XML和图片等数据。 购买连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 结构化数据存储容量 用关系型数据库来表示和存储的数据，如 CS V文件，数据库数据等。 购买连接器时，首次需购买10G结构化数据，后续可扩容。

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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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管理非集群节点Agent 本章节为您介绍如何为非集群节点升级、卸载Agent。 前提条件 Agent状态为“在线”。 升级Agent 主机安全服务会定期迭代版本，优化升级服务能力，因此建议您及时将Agent升级为最新版。 登录管理控制台。 在页面左上角选择“区域”，单击，选择“安全与合规

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部署在公有云上，适用的节点类型为“基础版 数据建模引擎 节点”，节点配置不支持自定义，仅提供固定规格。 单“基础版 数据建模引擎 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 基线数据存储20G 网络带宽2Mbit/s 当公有云场景下的“基础版 数据建模引擎 节

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非可信数据库部署 下载最新版本MySQL Community Server数据库zip文件，以8.0.26版本举例： 解压下载的mysql-8.0.26-winx64.zip文件至E盘： 新建E:\mysql-8.0.26-winx64\my.ini文件，文件内容如下： [client]

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HDFS数据源；非结构化数据（实体类型不是表）仅支持OBS、HDFS数据源。 数据源实例 选择“创建”，将在对应数据源下创建对应实例；选择“关联”，请确保数据源实例下已存在表、索引或者字段。 存储类型 物理实体的存储类型。 包含如下选项： 单表 分区数：只有HIVE数据源类型的物

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供应链数据治理及入湖开发 基于现有云工厂、试制中心运营方案，初步识别供应链下数据需，评估入湖数据需求。 按照结构化批量数据、实时（含流式）数据、IOT数据和非结构化数据分别设计数据链路方案，包括： 数据采集方案：根据数据库、文件 服务器 等特点确定存量和增量采集方式，评估数据采集周期，设计入湖后的数据处理方式；

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务量？ 部署在公有云上，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 基线数据存储20G 网络带宽2Mbit/s 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

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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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数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。

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地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如全球卫星遥感影像数据量达到PB级；数据种类多，有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。 优势

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数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮助企业快速完成异构数据源的联邦分析、挖掘和探索数据价值。 数据湖的本质，是由“数据存储架构+数据处理工具”组成的解决方案。

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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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地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如，全球卫星遥感影像数据量达到PB级。数据种类多，有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高效的挖掘工具或者挖掘方法实现价值提炼，是用户非常关注的话题。

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查询结构化配置 功能介绍 该接口用于查询指定日志流下的结构化配置内容。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/{project_id}/lts/struct/template 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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日志结构化概述 日志数据可分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据指能够用数字或统一的数据模型加以描述的数据，具有严格的长度和格式。非结构化数据指不便于用数据库二维逻辑表来表现的数据，数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型。 日志结构化是以日志流为单位，通过不同的日志提取方

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数据库存储 GaussDB使用 的什么存储 数据超过了 GaussDB 实例的最大存储容量怎么办 如何查看GaussDB的存储空间使用情况

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数据多样化存储 云数据库RDS支持与分布式缓存服务Redis版、GeminiDB (Redis接口)和对象存储服务等存储产品搭配使用，实现多样化存储扩展。 图1 数据库多样化存储 父主题： 典型应用

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数据库存储 DDS使用的的存储配置是什么 数据超过了文档数据库实例的最大存储容量怎么办 什么是DDS实例的只读状态？

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Hive ORC数据存储优化 操作场景 “ORC”是一种高效的列存储格式，在压缩比和读取效率上优于其他文件格式。 建议使用“ORC”作为Hive表默认的存储格式。 前提条件 已登录Hive客户端，具体操作请参见Hive客户端使用实践。 操作步骤 推荐：使用“SNAPPY”压缩，适用于压缩比和读取效率要求均衡场景。

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