文件半结构化数据

raselbd223

在 中您可以处理结构化数据例如关系数据库的表格数据 格式的例如  文件 和非结构化音频视频照片文件。一个巨大的优势是所谓的数据湖可以处理任何大小的数据 从小容量到 数据。 还允许您选择数据处理的频率。从每天一次的经典批处理开始一直到流处理从生成输入数据的那一刻起结果数据就近乎实时地出现。 结论在公司中熟练使用数据湖可以让您做出更好的业务决策 基于真实数据而不是想象。 案例分析。客户的初始情况 下面我们将介绍我们为一位客户执行的活动。该公司向我们提出了从多个数据库包括流行的关系数据库多个业务应用程序和社交媒体获取的结构化数据处理和使用效率低下的问题。

非结构化数据扭曲了公司客户产品和业务流程的真实情 电子邮件数据 况存储成本持续增加。 客户希望重新获得对数据的控制并能够将其用于市场和客户分析。他认为未来他还需要开放新的数据源因此他需要一个可以控制成本的可扩展解决方案。选择 云似乎是最佳选择。



云中构建数据湖 为了构建我们的云解决方案我们使用了无服务器 使客户今后不会产生与其运营和维护相关的额外费用。因此他的公司只需按服务使用的时间付费并且在必要时会自动扩展。无需担心处理的数据大小或想要同时使用所创建环境的资源的用户数量。 构建的解决方案中的所有数据都存储在 服务中。这使您可以将服务计算与存储分开以便您可以独立处理它们的数据处理后这些仍然可用。 我们在构建的云解决方案中处理的来自源系统的数据云解决方案以文件的形式保存在 服务的存储桶中。