建。 公测 配置数据源 2019年11月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 上线非结构化数据构建图谱功能 创建图谱时，支持使用非结构化数据作为数据源构建图谱。 公测 非结构化数据创建图谱 2019年08月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 知识图谱服务 正式上线

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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。 数据存储架构：要有足够的扩展性和可靠性，可以存储海量的任意类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。 数据处理工具，则分为两大类： 第一类工具，聚焦如何把数据“搬到”湖里。包括定义数据源、制定数据同步策略、移动数据、编制数据目录等。

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根据实例规格和购买时长计费。 连接器 根据连接器规格和购买时长计费，建议购买周期与空间实例一致。 结构化数据存储容量（必选） 默认结构化数据存储容量10G（需购买），计费模式为“包年/包月”。 非结构化数据存储容量（必选） 默认非结构化数据存储容量20G（需购买），计费模式为“包年/包月”。 假设您计划购买

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值被转换为非空类型值时，也会使用默认值进行替换。例如，当把STRING类型空值转换为数字类型时，将会返回默认值0。 SQL语法中，字符必须被单引号（''）包裹，无符号或双引号（""）包裹的为字段或表名称，如：'msg'表示字符串msg，msg或"msg"表示日志结构化msg字段。

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据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。HBase支持消息数据、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。 表格存储服务 （CloudTable），是基于Apache

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回识别的结构化结果。 银行卡识别 识别银行卡上的关键文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。 营业执照识别 识别营业执照首页图片中的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。 道路运输证识别 识别道路运输证首页中的文字信息，并以JSON格式返回识别的结构化结果。 车牌识别

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据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。HBase支持消息数据、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。 表格存储 服务（CloudTable），是基于Apache

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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“基础版”连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 购买“赠送版”连接器时，系统配置200G的非机构化数据存储容量。 结构化数据存储容量 用关系型数

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逻辑实体名称。系统自动获取。 数据源类型 物理实体的数据源类型。此处选择“DWS”。 当前结构化数据（实体类型为表）支持DWS、OBS、ES、HBase、Kafka、MySql、HIVE、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”，

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Presto Presto是一个开源的用户交互式分析查询的SQL查询引擎，用于针对各种大小的数据源进行交互式分析查询。其主要应用于海量结构化数据/半结构化数据分析、海量多维数据聚合/报表、ETL、Ad-Hoc查询等场景。 Presto允许查询的数据源包括Hadoop分布式文件系统（H

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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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or），选择“非结构化”任务类型，配置创建数据的参数，配置完成后单击“确定”。 配置非结构化数据集需注意： 选择数据文件：数据文件仅支持csv文件和数据目录两种形式。选择数据目录时，必须保证目录下至少包含一个csv文件，且所有csv文件的特征数保持一致。 非结构化数据是指数据结构

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实例卡片上的“连接器”。 选择需要扩容的连接器，单击连接器卡片上的，然后单击“扩容”，进入“扩容连接器”界面。 可通过拖动来选择结构化存储容量和非结构化存储容量，或在右侧输入扩容后的数值。 单击“立即购买”，进入“我的订单”界面完成购买。 父主题： 连接器计费管理

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自动提取合同结构化信息，有助快速审核。 优势 解决手工录入投入大、效率低、语种多等问题，提升业务效率。 一键式部署，快速输出高精度结构化数据。 解决单据复杂、单据板式多、语种多问题，支持自定义多个图像板式，快速适配新板式，快速接入业务。 支持从多个不同板式图像中提取结构化信息。 父主题：

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整合数据安全全生命周期各阶段状态，对外整体呈现云上数据安全态势。 云上全场景覆盖 整合云上各类数据源，提供一站式数据保护和防御机制。支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和E CS 自建场景。 高效识别 在专家知识库和NLP的双重加权下，识别能力更强，高效锁定敏感数据源。 全栈敏感数据防护

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数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 在 知识图谱 服务中，需要通过输入实体类型、抽取函数及抽取前后的数据字段，或创建信息抽取模型来配置信息抽取。 知识映射 知识映射是建立从基础数据抽取出的结构化信息与知识图谱本体的映射关系，例如抽取出的有关电影结构化信息与图谱本体映射关系如图2所示。

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新建日志流的ICAgent结构化解析和云端结构化解析资源统计及计费的区别： ICAgent结构化解析支持插件组合解析，单个日志流的多个采集配置支持不同结构化解析规则，并且可以选择是否上传原始日志，不上传原始日志在资源统计和计费时则不会统计content字段，推荐使用ICAgent结构化解析。 云

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现云上数据安全态势，并实现一站式数据安全运营能力。 介绍视频 云上全场景覆盖 整合云上各类数据源，提供一站式数据保护和防御机制。支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和ECS自建场景。 全栈敏感数据防护 根据敏感数据发现策略来精确识别数据库中的敏感数据，基于多种预置脱敏算法+用

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离线作业服务开发 非结构化 非结构化数据服务支持文件的传输配置。通过文件传输配置能够将相应的文件资源传输给消费方。其主要功能包括： 新建文件传输配置。 编辑文件传输配置。 删除文件传输配置。 文件传输配置支持一对一、一对多传输；支持文件传输策略的配置。 图5 非结构化1 图6 非结构化2 订阅任务开发

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Hive常用配置参数 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。 本章节主要介绍Hive常用参数。 操作步骤 登录 FusionInsight Manager，选择“集群 > 服务 > Hive

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多源异构：协同分析既支持Hive、 GaussDB 、ClickHouse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

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