非结构化数据来袭
有人说，人类仅仅开发使用了自己大脑容量的10%，要能够利用其他的90%，人类的洞察力和成就将会无比惊人。这种说法的准确性可能有待研究确定，但与之类似，的确属实的情况是企业一直在分析应用的是只占数据总量20%的那些跑在ERP等系统里的结构化数据。如果再能结合利用其余80%的非结构化数据，那效果就可想而知了。
基础技术在不断发展，而电子商务、移动应用、社交网络等日益活跃，这导致大量的像影像资料、办公文档、扫描文件、Web 页面、电子邮件、微博、即时通信以及音视频等非结构化数据迎面而来，企业应接不暇。
结构化vs 非结构化
相对于存储在关系型数据库里，用二维逻辑表来表现的结构化数据而言，那些不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据就是所谓的非结构化数据，包括报表、账单、影像、办公文档、扫描文件、Web 页面、电子邮件以及多媒体音频和视频信息等。
据统计，企业中20%的数据是结构化的，80%则是非结
构化或半结构化的。当今世界结构化数据增长率大概是32%，而非结构化数据增长则是63%，至2012年，非结构化数据
占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。而非结构化数据中50%~75%的数据都来源于人与人的互动，都是以人为中心产生的。
我们都很熟悉结构化数据，典型的就是事务数据、定量的数据。企业收集、存储、查询、利用它们来制定商业战略、预判趋势、运行报表、进行分析、优化运营。企业在结构化数据的利用方面已经做得很好，通过它能提供重要的业务洞察力，更有效率和有效益地服务于客户，遵循监管法规，为决策制定者提供所需的即时的、持续的关键信息以优化业务。
但今天，许多企业已经意识到，结构化数据仅仅是企业所拥有数据的一小部分。与业务信息系统中大量用于交易记录、流程控制和统计分析的结构化数据相比，非结构化数据具有某种特定和持续的价值，这种价值在共享、检索、分析等使用过程中得以产生和放大，并最终对企业业务和战略产生影响。
比如在医疗行业，逐渐普及的电子病历的建设中，既存在结构化的电子病历数据，也存在非结构化的电子病历数据，而非结构化的电子病历数据的重要性并不比结构化数据低。因为描述病人病情的自然语言要比患者基本信息等结构化
数据更丰富形象，而临床产生的大量影像文件对医生的诊断
也具有很强的辅助作用。对此感受颇深的是中国人民解放军总医院（301医院）的信息中心主任史鸿飞。
史鸿飞在接受记者采访时表示，由于医院自身的特点，像心电图、波形图、CT片等诊断依据信息都让医院自开展数字化以来不得不面对大量非结构化数据的管理。
不止医院，保险公司也不例外。华泰人寿CIO杨李在接受记者采访时就介绍，华泰人寿的非结构化数据来源于以下几个方面：第一是因为所有业务的原始凭证都被要求存档，所以像保险申请书、审查过程资料和保单等纸质原始资料都会被扫描存成电子文档，比如保单就都是以PDF格式保存的；第二是保险公司呼叫中心的服务录音按照保监会的要求需
要永久保存，由此产生了大量的音频文件；第三是一些会议等的视频资料。
她说，随着业务发展，保险公司对风险管控要求越来越高，传统的纸质介质不足以应对这种要求。保险公司需要借助电子化手段，实现更快的查询调阅，这导致越来越多种类型和数量的非结构化数据出现。
价值几何
没有人会看轻非结构化数据的价值。
史鸿飞告诉记者，非结构化数据管理对于医院来说意义
重大：首先，它可以促进数据的交换，无论是在医院内部还是在不同医院之间。试想，如果大量的病例、拍的片子都可以被有效存储成非结构化数据，以电子方式存储、传递、交换，那这对于医院流程管理、方便患者就医等是多么有价值。
其次，非结构化数据在临床诊断方面，可以做更全面的展示，更高效地辅助医生诊断。医生在临床就诊时，不仅可以调出患者基本信息和以往诊断书，还可以直接调病人所拍的像胸透、肠镜等检查的影像资料，再加上现场望闻问切病人的病情，医生掌握了更加全面、直观的病情资料，就可以提高诊断效果和效率。
另外，在医院科研方面，非结构化数据管理也颇具价值。试想，如果某位医生要想钻研肺癌的研究治疗，那么过去他只有抱着厚厚的书和笔记本学习，而要研究个案时，需要去病案室在一堆封存已久的片子中寻找想找的那张，其难度和效率可想而知。现在有了电子版的影像资料，医生就可以根据病人的索引找到其电子病历来研究。更遥远的设想是，如果将来能对同一患者的不同片子或者是同一病种不同患者
的片子都可以通过数字技术做比对分析，那就更有价值了。
而管理好非结构化数据对保险公司同样也意义重大。杨李以理赔为例向记者进行了介绍，她说，一个理赔案子会涉及理赔对象、理赔数据等，像个人基本资料等理赔人属性和赔付金额、日期等理赔数据都可以做成关系型数据存入数据
库，但还会有些资料，比如理赔对象住院时医院的单据、其他说明资料等非结构化数据则会以文件形式存储起来。当理赔员做赔案的时候，他会把理赔对象的信息等关系型数据和原始单据、资料等都调出来，综合考察，衡量定夺。这实际上就是结合结构化和非结构化数据把客户、案子资料全面展示给理赔员，支撑其业务操作，提高业务效率的实例。因为之前没有这些电子版的非结构化数据，对理赔的判断，理赔员只能从客户申请数据得到一些信息，需要凭经验判断，否则如果要求看其他原始资料，那就需要走十天半月甚至更长的纸质流程，业务办理时间会很长，效率很低。
如何管理
杨李介绍，华泰人寿目前对于非结构化数据的管理还比较简单，就是以文件的形式存储起来，按索引查询。但由于权限管理的要求，比如某个岗位的人只能看部分文档甚至是部分文档的一部分，公司管理要求越来越细，让华泰人寿开始考虑是不是需要上一套专业的内容管理系统。另外，非结构化数据的量、种类越来越多，要做到快速的查询调阅需要占用系统大量的I/O资源，这也从另一个方面增强了对内容管理系统的需求。
史鸿飞也介绍，现在301医院对于非结构化数据采用的
也是文档服务的管理模式，就是为影像、波形图等建立不同的服务器存储起来，用唯一的ID号为这些资料建立索引，以备查询、展示。但对于更深入的管理应用，史鸿飞坦言，还并没有有效推进。他说，确实国外有先进的医院在探索用不同的模型（如CDA）来统一各种非结构化数据进行管理，但国内的各家医院还都得根据自己的情况来做决定。
虽然对于非结构化数据的价值赞扬有加，但史鸿飞认为现阶段对于医院来说最主要的还是流程的问题，是做好基础的HIS系统及其应用。他说，现在301医院有五大方面的信息化应用，一是HIS系统，实现医院的高效运行管理；二是医疗业务，更有效地采集、存储、展现、共享病历信息，推进电子病历，但这也是医院流程的一部分；三是实现医院的精细化管理，利用信息手段进行科学管理、降低医院成本，从而降低患者看病成本，据悉301新近也在引入ERP，希望借助先进的企业管理工具，实现精细化管理；四是提升患者服务，提高主动医疗；五是区域医疗，协同互联。
精彩观点
像心电图、波形图、CT片等诊断依据信息让医院自开展数字化以来，一直都得面对大量非结构化数据的管理。非结构化数据在资料传递交换、临床全面展示和医学科研等方面有着重要价值。现在，301医院是采用文档服务的管理模式，
建立不同的服务器存储各种非结构化数据，建立索引，以供查询展示，对其更深入的分析应用还无法展开。目前最主要的还是搭建、应用好HIS系统，解决好流程的问题。
――301医院CIO史鸿飞
像申请书、保单等业务原始凭证都要被扫描存成电子文档，呼叫中心的服务录音文件和一些视频资料，让保险公司拥有越来越多的非结构化数据。以理赔为例，结合结构化和非结构化数据可以把资料全面展示给理赔员，支撑其业务操作，提高业务效率。华泰人寿目前对于非结构化数据的管理还比较简单，就是以文件的形式存储起来，按索引查询，但权限管理等方面的要求则让华泰人寿开始考虑上马一套专业的内容管理系统。――华泰人寿CIO 杨李
eBay的非结构化数据主要来自使用者行为分析数据和网站点击率的分析，这比过去更复杂、多变。以追踪点击率来说，近年来大部分的网页都是动态网页，过去只要透过网址就能知道使用者正在看什么网页，但是现在一个网页上的内容变多了，而且每一秒钟都在变化，这对于分析使用者行为来说，难度更高。近年来eBay在分析数据领域最大的挑战就是要同时处理结构化与非结构化数据。分析点击率等半结构性和非结构性数据是未来工作重点之一。――eBay分析平台高级总监Oliver Ratzesberger
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目录 1. 建设背景 (4) 2. 建设目标 (5) 3. 建设原则 (6) 3.1. 标准化原则 (6) 3.2. 统一设计原则 (6) 3.3. 大数据处理原则 (6) 3.4. 高可靠/高安全性原则 (6) 3.5. 适用性原则 (7) 3.6. 可扩展性原则 (7) 4. 系统总体设计 (7) 4.1. 设计依据 (7) 4.2. 总体架构设计 (10) 4.3. 业务架构设计 (11) 4.4. 网络架构设计 (12) 5. 数据结构化 (13) 5.1. 概述 (13) 5.2. 数据采集 (14) 5.3. 控制调度单元 (15) 5.4. 目标结构化单元 (15) 5.5. 车辆结构化单元 (21) 5.6. 前端要求 (26) 6. 数据存储 (29) 6.1. 概述 (29) 6.2. 功能设计 (29) 6.2.1. 数据存储 (29) 6.2.2. 数据服务 (30) 6.2.3. 系统管理 (31) 6.3. 存储设计 (32) 7. 数据应用 (32) 7.1 以图搜车 (33) 7.2人物大数据 (34) 7.2.1人物综合查询 (34) 7.2.2人物检索 (34) 7.2.3人骑车检索 (36) 7.2.4视频框选嫌疑目标 (37) 7.3以图搜图 (38) 7.3.1智能建库引擎 (38) 7.3.2以图搜图应用 (38) 7.4GIS应用 (39) 7.4.1基本操作 (39) 7.4.2地图查询 (39) 7.4.3轨迹展示 (40)
7.4.4摄像头操作............................................................................ 错误！未定义书签。 7.4.5系统管理 (41) 8. 平台特点 (44) 8.1. 提高海量视频倒查的效能 (44) 8.2. 提供视频关键特征的视频检索 (45) 8.3. 永久保存结构化的视频信息 (45) 8.4. 基于虚拟化服务的云计算架构 (46) 9. 配置清单.................................................................................................... 错误！未定义书签。
相对于结构化数据(即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据)而言,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据,包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。 字段可根据需要扩充，即字段数目不定，可称为半结构化数据，例如Exchange存储的数据。 非结构化数据库 在信息社会，信息可以划分为两大类。一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号；而另一类信息无法用数字或统一的结构表示，如文本、图像、声音、网页等，我们称之为非结构化数据。结构化数据属于非结构化数据，是非结构化数据的特例 数据清洗从名字上也看的出就是把“脏”的“洗掉”。因为数据仓库中的数据是面向某一主题的数据的集合，这些数据从多个业务系统中抽取而来而且包含历史数据，这样就避免不了有的数据是错误数据、有的数据相互之间有冲突，这些错误的或有冲突的数据显然是我们不想要的，称为“脏数据”。我们要按照一定的规则把“脏数据”“洗掉”，这就是数据清洗.而数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据，将过滤的结果交给业务主管部门，确认是否过滤掉还是由业务单位修正之后再进行抽取。不符合要求的数据主要是有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。 (1)不完整的数据 这一类数据主要是一些应该有的信息缺失，如供应商的名称、分公司的名称、客户的区域信息缺失、业务系统中主表与明细表不能匹配等。对于这一类数据过滤出来，按缺失的内容分别写入不同Excel文件向客户提交，要求在规定的时间内补全。补全后才写入数据仓库。 (2)错误的数据 这一类错误产生的原因是业务系统不够健全，在接收输入后没有进行判断直接写入后台数据库造成的，比如数值数据输成全角数字字符、字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等。这一类数据也要分类，对于类似于全角字符、数据前后有不可见字符的问题，只能通过写SQL语句的方式找出来，然后要求客户在业务系统修正之后抽取。日期格式不正确的或者是日期越界的这一类错误会导致ETL运行失败，这一类错误需要去业务系统数据库用SQL的方式挑出来，交给业务主管部门要求限期修正，修正之后再抽取。 (3)重复的数据 对于这一类数据——特别是维表中会出现这种情况——将重复数据记录的所有字段导出来，让客户确认并整理。 数据清洗是一个反复的过程，不可能在几天内完成，只有不断的发现问题，解决问题。对于是否过滤，是否修正一般要求客户确认，对于过滤掉的数据，写入Excel文件或者将过滤数据写入数据表，在ETL开发的初期可以每天向业务单位发送过滤数据的邮件，促使他们尽快地修正错误,同时也可以做为将来验证数据的依据。数据清洗需要注意的是不要将有
论非结构化数据库的应用 谭鑫（1101400114）随着网络技术和网络应用技术的飞快发展，完全基于Internet应用的非结构化数据库将成为继层次数据库、关系数据库之后的又一重点、热点技术。关系型数据库由于其严格的表格结构使其对图像、音频、视频等数据的处理存在着缺陷。这种无法用数字或统一的结构表示的信息，即通常意义上的多媒体信息统称为非结构化数据。随着网络技术的不断发展，在数据库应用领域中，非结构化数据的数据量日趋增大，非结构化数据库管理系统便应运而生。 非结构化数据库，即其字段长度可变，并且每个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库。在其底层存储机制的变革基础上，采用先进的倒排档索引技术，从而实现了对于海量文献信息的快速全文检索的功能，并同时支持多种字段限定检索。对于多媒体信息的存储和管理，非结构化数据库系统采用外部文件方式，摈弃了传统关系型数据库采用二进制字段存储的方式，实现了对于图形、声音等多媒体信息的高效管理。其高效性在图书馆信息资源中具体表现在： （1）非结构化数据库系统实现了对于变长字段、重复字段和子字段的定义、存储和管理，并且记录的数目、长度，字段数目与长度以及字段可重复次数均可不受限制，允许数据项具有多值性和可包含子字段，充分满足了图书馆建立文献数据库的特殊管理要求。 （2）图书馆资源载体类型较多，有纸制的载体，也有磁、光、电介质的载体。馆藏电子信息资源不仅包括TxT、DOC、EXCEL、PPT、PDF等流行的数据文件类型，而且还存有大量的图像、音频、视频等数据信息。图书馆资源既包括本地资源，又存在异地资源，既有国内资源，又存在国外资源，不同国别，不同地域的文献资料在数据著录格式上存在着差别。非结构化数据库采用面向对象技术不仅支持国际标准和国内标准格式，而且支持最新的SGML和XML格式，覆盖了多类型文档应用领域内几乎所有的文献数据类型。具有可扩展性，可以与其他元数据单元连接使用，不仅适合中文全文检索系统平台的应用，同时也符合国际数字图书馆标准化的发展趋势，便于与国际交流与接轨，这对于图书馆数据库标准化和数据交换与共享，起着极其重要的作用。 （3）在网络应用中，如何从浩瀚的信息海洋中查找到所需的信息，如何保证所查询信息的全面性和准确性，也是一个我们面临的问题。非结构化网络数据库系统通过其独特的索引技术和基于布尔检索表达式的查询检索算法，解决了基于字段级和数据库级的全文检索问题，用户可以针对数据库中特定的字段也可针对整个数据库进行全文检索，从而从数据库中检索出感兴趣的内容。非结构化数据库内嵌全文检索引擎，采用倒排档索引技术，不仅能够对整个字段进行查询，而且可以提供子字段、关键词、自由词、标引词、位置词和全文任意词的单项及组配检索。而且速度也非常快，一般不受文献量的影响，满足海量数据检索的需要。同时，非结构化数据库支持外挂文件的全文检索，其独特的外部文件支持能力使图书馆能轻松实现二次文献挂接全文的功能。 （4）非结构化数据库采用自然语言处理和人工智能技术，提供基于内容的检索和ANY词检索方式，并在检索中实现对于特定类目相关词的利用，大大提高了系统的查全率。同时非结构化数据库支持的禁用词，可以过滤掉一些没有检索意义的英文虚词，以提高查准率。作为网络应用，由于需要面对大量的用户群和
非结构化数据管理系统 1 范围 本标准规定了非结构化数据管理系统的功能性要求和质量要求。 本标准适用于非结构化数据管理系统产品的研制、开发和测试。 2 符合性 对于非结构化数据管理系统是否符合本标准的规定如下： a)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求中的所有要求，则称其满足本标准的基本要求； b)非结构化数据管理系统在满足所有基本要求的前提下，若满足某部分扩展要求，则称其满足本 标准的基本要求和该部分扩展要求； c)非结构化数据管理系统若满足本标准基本要求和扩展要求中的所有要求，则称其满足本标准的 所有要求。 3 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。 GB 18030—2005 信息技术中文编码字符集 GB/T AAAAA-AAAA 非结构化数据访问接口规范 4 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 4.1 非结构化数据unstructured data 没有明确结构约束的数据，如文本、图像、音频、视频等。 4.2 非结构化数据管理系统unstructured data management system 对非结构化数据进行管理、操作的大型基础软件，提供非结构化数据存储、特征抽取、索引、查询等管理功能。 5 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 IDF：逆向文件频率 (Inverse Document Frequency) MFCC：梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstrum Coefficient）
PB：千万亿字节（Peta Byte） SIFT：尺度不变特征转换（Scale-invariant Feature Transform） TF：词频 (Term Frequency) 6 功能性要求 6.1 总体要求 非结构化数据管理系统的总体要求如下： a)应包括存储与计算设施、存储管理、特征抽取、索引管理、查询处理、访问接口、管理工具七 个基本组成部分； b)宜包括转换加载、分析挖掘、可视展现三个扩展组成部分。 6.2 存储与计算设施 6.2.1 基本要求 存储与计算设施基本要求如下： a)应支持磁盘、磁盘阵列、内存存储、键值存储、关系型存储、分布式文件系统等一种或多种存 储设施； b)应支持单机、并行计算集群、分布式计算集群等一种或多种计算设施。 6.2.2 扩展要求 无。 6.3 存储管理 6.3.1 基本要求 存储管理基本要求如下： a)应提供涵盖原始数据、基本属性、底层特征、语义特征的概念层存储建模功能； b)应提供逻辑层的存储建模功能； c)支持整型、浮点型、布尔型、字符串、日期、日期时间、二进制块等基本数据类型； d)支持向量、矩阵、关联等数据类型； e)应支持根据建好的逻辑层存储模型创建存储实例； f)应支持在创建好的存储实例上插入、修改、删除非结构化数据； g)应支持删除存储实例； h)应支持非结构化数据操作的原子性。 6.3.2 扩展要求 存储管理扩展要求如下： a)应支持全局事务的定义并保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性； b)应支持数据类型的多值结构和层次结构； c)应支持在不同的存储设施上创建存储实例并实现自动映射； d)应支持PB级数据存储。 6.4 特征抽取
国内6大网络信息采集和页面数据抓取工具 近年来，随着国内大数据战略越来越清晰，数据抓取和信息采集系列产品迎来了巨大的发展机遇，采集产品数量也出现迅猛增长。然而与产品种类快速增长相反的是，信息采集技术相对薄弱、市场竞争激烈、质量良莠不齐。在此，本文列出当前信息采集和数据抓取市场最具影响力的六大品牌，供各大数据和情报中心建设单位采购时参考： TOP.1 乐思网络信息采集系统(https://www.doczj.com/doc/9a10349187.html,) 乐思网络信息采系统的主要目标就是解决网络信息采集和网络数据抓取问题。是根据用户自定义的任务配置，批量而精确地抽取因特网目标网页中的半结构化与非结构化数据，转化为结构化的记录，保存在本地数据库中，用于内部使用或外网发布，快速实现外部信息的获取。 该系统主要用于：大数据基础建设，舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。 TOP.2 火车采集器(https://www.doczj.com/doc/9a10349187.html,) 火车采集器是一款专业的网络数据采集/信息挖掘处理软件，通过灵活的配置，可以很轻松迅速地从网页上抓取结构化的文本、图片、文件等资源信息，可编辑筛选处理后选择发布到网站后台，各类文件或其他数据库系统中。被广泛应用于数据采集挖掘、垂直搜索、信息汇聚和门户、企业网信息汇聚、商业情报、论坛或博客迁移、智能信息代理、个人信息检索等领域，适用于各类对数据有采集挖掘需求的群体。 TOP.3 熊猫采集软件(https://www.doczj.com/doc/9a10349187.html,) 熊猫采集软件利用熊猫精准搜索引擎的解析内核，实现对网页内容的仿浏览器解析，在此基础上利用原创的技术实现对网页框架内容与核心内容的分离、抽取，并实现相似页面的有效比对、匹配。因此，用户只需要指定一个参考页面，熊猫采集软件系统就可以据此来匹配类似的页面，来实现用户需要采集资料的批量采集。 TOP.4 狂人采集器(https://www.doczj.com/doc/9a10349187.html,) 狂人采集器是一套专业的网站内容采集软件，支持各类论坛的帖子和回复采集，网站和博客文章内容抓取，通过相关配置，能轻松的采集80%的网站内容为己所用。根据各建站程序的区别，狂人采集器分论坛采集器、CMS采集器和博客采集器三类，总计支持近40种主流建站程序的上百个版本的数据采集和发布任务，支持图片本地化，支持网站登陆采集，分页抓取，全面模拟人工登陆发布，软件运行快速安全稳定！论坛采集器还支持论坛会员无限注册，自动增加帖子查看人数，自动顶贴等。 TOP.5 网络神采(https://www.doczj.com/doc/9a10349187.html,) 网络神采是一款专业的网络信息采集系统，通过灵活的规则可以从任何类型的网站采集信息，
产品概述 产品介绍 Egg是一个高性能、可扩展、并支持分布式存贮的非结构化数据库，同时也具备了部分非关系型数据库具备的结构化查询功能。该类型的数据库被广泛应用于搜索引擎、海量信息检索系统、音频视频管理系统等领域，成为这些领域中必不可少的一个组成部分。Egg是一个完全由C编写的，成熟的软件，并且是埃帕Cooling搜索引擎软件、Cooling云桌面平台软件、Cooling云输入法的重要组成部分，已经运用到了互联网、信息检索、数据挖掘、虚拟化等多个领域中。 行业背景 随着互联网的不断发展，搜索、云计算、WEB 2.0等全新的应用模式不断涌现出来。这些新应用都有着一些非常显著的特点，如：信息量巨大、信息结构化程度低、信息更新频度高、信息增长幅度大，并发访问频繁等。传统的关系型数据库，虽然能够胜任企业级别的信息管理，但在处理互联网级别的应用时，往往无法满足于以上的特点，暴露出了很多问题。 海量数据的高效存贮与访问要求 海量数据应用中最早，最典型的应用是搜索引擎；最有发展的是云计算；最流行的是WEB2.0中的SNS社区。 据CNNIC统计，截止2009年底，仅中国的网页数量就达到了336亿，较之2008年底，增长幅度接近100%。搜索引擎不光要存贮这些网页的基本信息，同时又要解决平均每天几千万网页的增长量。云计算、需要将原先用户端的应用、服务、数据移到服务端，利用服务端的计算、存贮、带宽、管理优势，提供相比传统桌面应用更有竞争力的服务方式。WEB 2.0中最主流的SNS社区，每天都要产生大量的用户动态信息，以Facebook为例，每月用户动态记录就达到2.5亿条；另如一些Web 门户，都已经达到上亿帐户数量。所有的此类应用中的存贮要求，都已经超过了关系型数据库可以容纳的范围。Google是最早采用了廉价硬件
非结构化数据的资产管理系统构建与实现 摘要:办公室的文本，PDF文件，图片，网页，音频、视频等非结构化数据正逐渐成为业务流程的一个重要来源继续快速增长，传统的数据结构的数据库管理应用的模式已经不适应现在企业信息化的需要，企业要的为很多的信息管理与业务流程深度结合的基础之上对于各种的非结构化数据模式，提供具有收集、整理、归档以及安全储存、快速应用的管理模式。 这样模式的形成，是需要在三年的时间里面各个的部分进行深入的研究，在结合计算机软件技术、网络技术以及数据库技术的条件下面，利用程序设计概念，三层体系结构作为一个模型系统，含有的具体开发环境。对于NET框架以及SQL Server2008进行利用，作为C #的基本后台数据库开发基础，设计并建成了资产管理系统的非结构化数据模式。 具有三个层次的结构体系，含有订单的采购、资产的管理、信息管理等很多的模块，这个里面办公用品的采购申请模式、资产管理模式是这个系统的核心部分。前者可以提供对于新购资产的申请、审批以及采购活动，利用这样的模式对于原有企业具有的各种数据库进行分析与提出，建立完成统一的数据库模式，实现部门之间有效的配置与更新操作。 关键词:数据库；非结构化数据; 企业资产管理系统 第 1 章绪论 在很多的企业里面，数据被看作为价值最高的无形资产，依据其含有的类型 可以分为结构化的数据与非结构化数据。非结构化数据是指数据类型的二维表结 构表示，包括办公文档，文本，图像，XML，HTML以及各种形式的报表、图像以 及音频等文件。一个企业逐渐的建立信息化过程里面，它可以用来构建结构化的 数据，这对企业数据的相关数据。不过对于其他的非结构化的数据不能完全的用 来处理这些关系数据库。科学管理与合理应用这些非结构话数据已经成为正确的 决策与提供核心竞争力的主要问题。Gartner在前几年的专题分析报告里面明确 的提出：“在未来的10年内，信息的有效性非常的必要，其将企业和全球经济 的主导地位的负担难以承受的信息爆炸，企业识别”。Gartner，AIIM（美国信 息图形学会），维基百科和其他部门企业非结构化数据管理的定义是在采集，管 理，存储，使用，保管和组织发布内容和文档，过程相结合的策略，方法和工具，
一体化数据管理平台DATRIX 产品介绍 因“虚”而实，数据管理创新
需求篇 IDC数字宇宙研究《从混沌中提取价值》指出，全球的数据量每18个月就要翻一番，目前每年产生的数据量已经高达40EB（1EB=10000PB），未来十年全球的大数据将增加50倍。数据飞速的甚至是爆炸式的增长方式，每个信息用户都深有体会，从上世纪早期数据容量大多以MB为单位，到上世纪末过渡到以GB为单位，再到当前TB已是标准单位，甚至PB级别的数据量在很多系统中也不再是一个偶然现象，种种迹象表明，大数据的时代已真正到来。 大数据这个词汇越来越多地被提及，从大数据的定义来说，大数据具备三个V的显著特性： 1、Volume：数据量巨大，起码是TB级别以上的数据量才称之为大数据，对于大数据来说，数据量的巨大导致访问、处理、传输各个方面开销显著增加，也就有必要使用更好的处理方式来应对。 2、Variety：数据类型繁多，结构化数据、非结构化数据和半结构化数据各自均包含多种数据类型。结构化数据中主要为数据库数据（ORACLE、DB2、SQL等）；非结构化数据类型更为丰富（办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、视频、音频等）；半结构化数据是一种新型的定义方式，相对于结构化数据的先有结构再有数据，半结构化数据则是先有数据再有结构。多种数据类型并存导致整个数据处理难度加大，无法用统一的手段来解决全数据问题。 3、Velocity：数据增长非常快速，这种增长速度之前是难以想象的，随着更多的业务发展（社交媒体、云计算、物联网等），各种先进数据格式的出现（高清、3D、富媒体等），导致了数据是爆炸式的增长速度。这种爆炸式的数据增长主要是由数据的属性所多样化带来的，数据首先具备时间属性，历史数据、当前数据和未来数据均需要保持和考虑，需要保留多个历史副本；其次数据具备多格式的特性，一份数据会因应用系统的不同而带来不同格式的访问需求；最后数据还要有多位置的属性，在个人、家庭、单位及云环境下会有多个副本，用于多个场景。 非结构化数据管理难题 非结构化数据在大数据中时代的地位无疑是最为重要的，根据Gartner统计，在当前的环境中，企业有20%的数据是结构化数据，80%的数据是非结构
非结构化数据存储方案 一、存储类型体系： 1.1 存储类型体系结构图 1.2 存储类型体系描述 （1）块存储：将存储区域划分为固定大小的小块，是传统裸存设备的存储空间对外暴露方式。块存储系统将大量磁盘设备通过SCSI/SAS或FC SAN与存储服务器连接，服务器直接通过SCSI/SAS或FC协议控制和 访问数据。主要包括DAS和SAN两种存储方式。对比如下图：
（2） 分布式文件存储：文件存储以标准文件系统接口形式向应用系统提供 海量非结构化数据存储空间。分布式文件系统把分布在局域网内各个计算机上的共享文件夹集合成一个虚拟共享文件夹，将整个分布式文件资源以统一的视图呈现给用户。它对用户和应用程序屏蔽各个节点计算机底层文件系统的差异，提供用户方便的管理资源的手段和统一 的访问接口。主要包括NAS 和HDFS 两种存储方式。 a) 网络附加存储NAS 结构如图：
b)HDFS分布式文件系统存储结构如图： （3）对象存储：对象存储为海量非结构化数据提供Key-Value这种通过键-值查找数据文件的存储模式，提供了基于对象的访问接口，有效地合并了NAS和SAN的存储结构优势，通过高层次的抽象具有NAS的跨平台共享数据优点，支持直接访问具有SAN的高性能和交换网络结 构的可伸缩性。主要包括swift和ceph两种实现形式。 a)Swift，OpenStack Object Storage（Swift）是OpenStack项目的子项目 之一，被称为对象存储。它构建在比较便宜的标准硬件存储基础设 施之上，无需采用RAID（磁盘冗余阵列），通过在软件层面引入一致性散列技术和数据冗余性，牺牲一定程度的数据一致性来达到高可 用性和可伸缩性，支持多租户模式、容器和对象读写操作，适合解 决非结构化数据存储问题。 b)ceph，Linux下PB级分布式文件系统，可轻松扩展PB容量，提供了 对多种工作负载的高性能和高可靠性。它大致分为四部分：客户端 （数据用户），元数据服务器（缓存和同步分布式元数据），一个对 象存储集群（包括数据和元数据），以及最后的集群监视器（执行监 视功能）。
Oracle数据库11g管理非结构化数据 (2) 一、引言 (2) 二、在ORACLE 中管理非结构化数据的优势 (3) 三、打破了原来处理非结构化数据的“性能障碍” (4) 3.1 Oracle SecureFiles (4) 3.2 SecureFiles 中的存储优化 (5) 四、专用数据类型和数据结构 (6) 4.1 Oracle XML DB (6) 4.2 Oracle Text (7) 4.3 Oracle Spatial (8) 4.4 RDF、OWL 和语义数据库管理 (9) 4.5 Oracle Multimedia (9) 4.6 Oracle DICOM 医学内容管理 (9) 五结论 (10)
Oracle数据库11g管理非结构化数据 一、引言 公司、企业以及其他机构使用的绝大部分信息都可归类为非结构化数据。 非结构化数据是计算机或人生成的信息，其中的数据并不一定遵循标准的数据结构（如模式定义规范的行和列），若没有人或计算机的翻译，则很难理解这些数据。常见的非结构化数据有文档、多媒体内容、地图和地理信息、人造卫星和医学影像，还有Web 内容，如HTML。 根据数据的创建方式和使用方式的不同，非结构化数据的管理方法大不相同。 1.大量数据分布于桌面办公系统（如文档、电子表格和演示文稿）、专门的工作站和设备 （如地理空间分析系统和医学捕获和分析系统）上。 2.政府、学术界和企业中数TB 的文档存档和数字库。 3.生命科学和制药研究中使用的影像数据银行和库。 4.公共部门、国防、电信、公用事业和能源地理空间数据仓库应用程序。 5.集成的运营系统，包括零售、保险、卫生保健、政府和公共安全系统中的业务或健康记 录、位置和项目数据以及相关音频、视频和图像信息。 6.学术、制药以及智能研究和发现等应用领域中使用的语义 数据（三元组）。 自数据库管理系统引入后，数据库技术就一直用于解决管理大量非结构化数据时所遇到的特有问题。通常通过“基于指针的”方法使用数据库对存储在文件中的文档、影像和媒体内容进行编目和引用。为了在数据库表内存储非结构化数据，二进制大对象（或简称为BLOB）作为容器使用已经数十年了。除了简单的BLOB 外，多年以来，Oracle 数据库一直通过运算符合并智能数据类型和优化数据结构，以分析和操作XML 文档、多媒体内容、文本和地理空间信息。由于有了Oracle 数据库11g，Oracle 再次在非结构化数据管理领域开辟出一片新天地：大幅提升了通过数据库管理系统原生支持的非结构化数据的性能、安全性以及类型。
目前数据孤岛林立，对接业务软件或者是获取软件中的数据存在较大困难,尤其是CS软件的数据爬取难度更大。 系统对接最常见的方式是接口方式，运气好的情况下，能够顺利对接，但是接口对接方式常需花费大量时间协调各个软件厂商。 除了软件接口，是否还有其他方式，小编总结了集中常见的数据采集技术供大家参考，主要分为以下几类： 一、CS软件数据采集技术。 C/S架构软件属于比较老的架构，能采集这种软件数据的产品比较少。 常见的是博为小帮软件机器人，在不需要软件厂商配合的情况下，基于“”所见即所得“的方式采集界面上的数据。输出的结果是结构化的数据库或者excel表。如果只需要业务数据的话，或者厂商倒闭，数据库分析困难的情况下，这个工具可以采集数据，尤其是详情页数据的采集功能比较有特色。 值得一提的是，这个产品的使用门槛很低，没有IT背景的业务同学也能使用，大大拓展了使用的人群。 二、网络数据采集API。通过网络爬虫和一些网站平台提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式从网站上获取数据。这样就可以将非结构化数据和半结构化数据的网页数据从网页中提取出来。 互联网的网页大数据采集和处理的整体过程包含四个主要模块：web爬虫（Spider）、数据处理（Data Process）、爬取URL队列（URL Queue）和数据。
三、数据库方式 两个系统分别有各自的数据库，同类型的数据库之间是比较方便的： 1）如果两个数据库在同一个服务器上，只要用户名设置的没有问题，就可以直接相互访问，需要在from后将其数据库名称及表的架构所有者带上即可。 2）如果两个系统的数据库不在一个服务器上，那么建议采用链接服务器的形式来处理，或者使用openset和opendatasource的方式，这个需要对数据库的访问进行外围服务器的配置。 不同类型的数据库之间的连接就比较麻烦，需要做很多设置才能生效，这里不做详细说明。开放数据库方式需要协调各个软件厂商开放数据库，其难度很大；一个平台如果要同时连接很多个软件厂商的数据库，并且实时都在获取数据，这对平台本身的性能也是个巨大的挑战。
对于国内相当多的企业来说，ECM这个概念还比较陌生，但提起ERP，很多人都耳熟能详。 事实上，ERP是以数据库管理为核心的，而ECM是以非结构化数据管理为核心。凯德云M-Files是由美国M-Files公司开发的软件产品，主要用于企业内容管理(ECM)、文档管理(EDM)、质量管理、知识管理、项目协同。 调查显示，企业中80%的数据是以非结构化的形式存在的，例如电子邮件、报表、办公文档、扫描文件、网页等，而这些非结构化数据往往散落在企业的各种应用系统中，无法得到统一的管理，更惶谈从中挖掘出价值。 ERP与ECM的关联 在廖强(EMC中国区副总裁、内容管理及归档事业部大中华区总经理)看来，现在非结构化数据的管理需求产生了，实际上就是一个很自然的过程，跟以前ERP比较的话，内容管理与ERP同等重要，内容管理是管着80%的非结构化信息，ERP管理着20%的结构化信息。其次从复杂性来讲，因为ERP牵涉了管理的方方面面，内容管理却没有那么复杂。从投资来讲，大家都在讲收益率，企业现在实际上逐渐地认识到内容管理的重要性。这几年内容管理逐渐地跟ERP、CRM，包括银行的核心系统，包括电信的计费系统等成为企业信息化的新重点。也就是说，随着内容管理逐渐地深入客户的核心业务，对企业的工作效率、收益、信息安全等都将得到提高。 ECM已进入第三代 IDC在2008年上半年针对中国企业所做的一项调查显示，在受调查的434个最终用户中，接近60%的用户表示有计划投资内容管理软件。而在2007年的类似调查中，这一比例还只有30%多。这一结果表示，内容管理在组织中的优先级大大提高。IDC分析认为，用户渴望投资内容管理解决方案，主要有两方面的原因：一是日益增长的法规要求;二是通过内容管理功能更好地优化、自动化纸质业务流程。 廖强分析说，综合当今内容管理市场，内容管理解决方案可以分为三代。 第一代是小型供应商提供单点解决方案，主要用于解决零碎的业务问题，例如光盘系统管理、记录管理、Web内容管理、数字资产管理、工作流/BPM管理等。第一代内容管理的特点是有众多小型技术公司，每个公司都使用专门构建的应用程序解决一些零碎的业务问题。 第二代是中型供应商在单点解决方案的基础上，提供较为全面的内容管理功能套件。第二代内容管理是由整合驱动的，在这一阶段，中型公司纷纷展开收购，并开始构建成套的内容管理应用程序。这是一个从单点产品到内容管理套件的变化过程，许多公司都是从点入手，而逐渐架构起较为完善的内容管理解决方案。但在这个过程中，内容管理底层平台的健壮性和面向应用的灵活性及可扩展性往往被忽视。 前两代内容管理带来的问题是：各个系统之间往往会形成信息孤岛的现象。而且，当应用出现变化时，需要对各个单点产品逐一修改，不能快速满足应用变化速度。 在第三代内容管理中，内容管理正逐渐成为企业信息基础架构的一部分;企业对内容管理的需求，已并不满足于应用某些点的产品去实现特定业务的管理，而是需要一个高性能、高可扩展性、能支持企业业务快速发展并能满足企业业务变化需求的内容管理平台。 开放性成长 任何一个软件公司的理想是要做到能够尽量满足客户的最终需要，但这很难实现，主要原因是需求的复杂度，很难有一个企业所提供的软件产品能够适应各式各样的不同需求。 廖强介绍说，Documentum平台一直以来就不是自行运转，Documentum平台一定跟结构化结合在一起。比如在国内某银行的应用，像有一套贷款审批，因为它要审核你的原始的资质，你的房产证等，这些都需要EPR系统与Documentum。从我们整个的发展方向来看，ECM是关注着技术性、扩展性、高性能，可对接性，希望把自己的开发能力提供给整个社
什么是“项目e”结构化数据 在工程项目管理中，无时无刻不在产生大量的数据，如技术图纸、工程日志、往来函信件、材料采购入场使用、测试数据、验收记录、财务数据等等不同方面的资料众多，这些海量的信息和数据本身都具有巨大的价值。但是很多企业面对这些信息数据，最大的利用价值就是存档备查、项目反馈汇报或回溯项目问题。显然，绝大部分的资料和数据被认为无价值或者价值不大，而被忽略了。 项目的资料和数据不仅仅只为了存档和记录，还可以将记录的资料数据转化为经验和知识，指导和决策目前的项目管理以及未来其他的项目工作。施工企业在项目管理过程中，该如何采集和分析数据，然后应用并最终产生最大价值呢？ 目前人工智能技术还不能将施工过程中离散的资料数据进行自动分析和归类，因此也无法根据资料数据进行决策。而结构化数据有效辅助项目管理决策，结构化数据是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。只有在资料数据采集或者输入时采用机构化的数据形式，才可以形成结构化数据。比如“项目e”工程项目管理工具就是采用结构化数据记录模式，系统采用结构化数据采集和录入，形成项目管理的结构化数据，实时分析总结项目管理问题。 项目e采用结构化数据
“项目e”采用结构化数据采集、录入，系统通过数据分析总结辅助项目管理科学决策。尤其是清单模式和模板功能，结构化数据实时分析总结项目管理问题，并辅助项目管理决策。 在清单模式中，项目的成本、进度、采购、材料等基础数据都源于预算清单。项目的消耗数据既是成本计算的基础数据，也是进度计算的基础数据。由于是结构化数据，进度数据和成本数据是关联一致的，在记录人材机费用成本消耗的同时系统自动形成进度数据，可分析得出项目存在的成本管控风险。让项目管理者和经手人都可以实时分析项目成本、进度等结果，有效规避各项风险，极大地提高管理效率。 模板功能将工程项目管理中规律性管理模式予以标准化的结构形成模板，将项目管理模式、流程和表单总结编制成模板使用，或者在【模板市场】（已申请发明专利）下载使用他人分享的项目模板。结构化数据将数据分类，“项目e”中按照模板记录不同的信息数据形成结构化的形式，系统通过科学的算法实现数据统计分析总结，形成项目管理决策的依据。 结构化数据便于数据采集和输入 “项目e”清单模式中，项目的成本、进度、采购、材料等基础数据都源于预算清单。由于每个数据都是结构化数据，有规定的输入格式规范，系统可以自动识别，记录填报方便。项目基层人员根据当日的工作事项，在预算清单中直接勾选和填数系统自动生成了实际消耗量。 “项目e”模板功能把项目管理标准化，即将项目管理过程中信息数据采集标准规范化，同样有数据格式与长度规范，系统自动识别记录，形成模板，让经验和能力可简单复制。 而且，通过“项目e”进行项目管理生成结构化数据，便于扩展对接智能硬件（物联网），将可为用户提供更多的服务支撑。
在数据分析中，我们会接触到很多的数据，而这些数据都是有类别之分的。这些数据根据结构分类被划分为三种，它们分别是结构化数据、非结构化数据、半结构化数据。在这篇文章中我们就简单地给大家介绍一下这三种数据的相关知识。 首先我们说一下结构化数据，结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号。传统的关系数据模型、行数据，存储于数据库，可用二维表结构表示。而结构化的数据的存储和排列是很有规律的，这对查询和修改等操作很有帮助。 然后我们说一下半结构化数据，半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。因此，它也被称为自描述的结构。半结构化数据，属于同一类实体可以有不同的属性，即使他们被组合在一起，这些属性的顺序并不重要。所谓半结构化数据，就是介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据，XML、HTML文档就属于半结构化数据。它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。而不同的半结构化数据的属性的个数是不一定一样的。有些人说半结构化数据是以树或者图的数据结构存储的数据，怎么理解呢？
最后我们给大家介绍一下非结构化数据，非结构化数据顾名思义，就是没有固定结构的数据。各种文档、图片、视频、音频等都属于非结构化数据。对于这类数据，我们一般直接整体进 行存储，而且一般存储为二进制的数据格式。非结构化数据库是指其字段长度可变，并且每 个字段的记录又可以由可重复或不可重复的子字段构成的数据库，用它不仅可以处理结构化 数据而且更适合处理非结构化数据。 在这篇文章中我们简单地给大家介绍了结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据的知识，其实现在很多的数据分析师都开始加大对非结构化数据的研究。由此可见，非结构化数据的 前景还是十分明朗的。
数据库技术发展的新方向——非机构化数据 1 什么是非结构化数据库 在信息社会，所有信息大体上可以分为两类:一类信息能够用数据或统一的结构加以表示，我们称之为结构化数据，如数字、符号;另一类信息根本无法用数字或者统一的结构表示，如文本、图像、声音乃至网页等，我们称之为非结构化数据。非结构化数据包括结构化数据，但又不止是结构化数据;结构化数据属于非结向化数据，是非结构化数据的特例。 所谓非结构化数据库，是指数据库的变长记录由若干不可重复和可重复的字段组成，而每个字段又可由若干不可重复和可重复的子字段组成。简单的说，非结构化数据库就是字段数和字段长度可变的数据库。 2 为什么需要非结构化数据库 传统关系数据库，通过引入数学领域的关系模型及关系代数和关系演算，经过几十年的应用和发展，奠定了自己的优势。但随着网络的发展，关系数据库越来越显示出不足的一面。到了20世纪90年代，当关系数据库还满足于用户连接到大型主机上的数据库进行联机检索时，因特网的出现已经可以把超文本文件传送到用户的浏览器里了。起初，WWW只支持较简单的文挡，随着应用需求的不断提高和技术的发展，它不仅可以支持文字、图形、图像、声音等多媒体信息，还可以支持一些较为复杂的对象，比如电子表棉对象。但随着数据量的增大，显然只靠静态页面就捉襟见肘了。让页面动起来的想法由此应运而生，这时迫切需要数据库在动态页面中扮演主角。 而此前，关系数据库要么限于桌面，用文件方式的共享来实现局域网内的使用;要么是使用各种关系数据库厂商开发的专用客户端软件和工具。尽管ODBC，JDBC，OLE DB等解决了不同数据库之间的接口，但是我们可以说关系数据库从设计之初并没有也不可能考虑到以HTTP为基础、HTML为文件格式的因特网的需求.只是在因特网出现后才作出相应的调整，因此关系数据库在基于因特网应用时由于结构模型等原因的限制，不能与因特网完全融合，需在因特网与数据库之间加人大量的中间件，从而在无形中加大了数据库基于网络应用的难度。同时，由于关系数据库从一开始就没有考虑网络时代的应用需求，因而对于网络环境下WWW 应用，如各种非结构化文挡信息、多媒体信息以及全文检索需求显得有些力不从心。虽然后来关系数据库对于这些需求作出了一些适应性调整，如增加数据库的面向对象成分以增加处理多种复杂数据类型的能力，增加各种中间件以扩展基于WWW应用能力,但对于网络环境下WWW应用不可或缺的检索效率、全文检索能力等却无法解决。关系数据库的基于中间件的解决方案又给WWW应用带来了新的网络瓶颈，应用服务器端由于与数据库频繁交互，因其本身的效率和数据库检索的效率造成WWW应用在服务器端的阻塞。 非结构化数据库就是针对关系数据库模型过于简单，不便表达复杂的嵌套需要以及支持数据类型有限等局限，从数据模型入手而提出的全面基于因特网应用的新型数据库理论。非结构化数据库主要是针对非结构化数据应运而生的，与目前流行的关系数据库相比，其最大区别在于它突破了关系数据库结构定义不易改变和数据定长的限制，支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息(包括全文信息)
1.非结构化数据存储 在上图中，描述了非结构化数据存储架构的基本组成部分，其中： 1. 文件存取统一接口，封装了对数据中心所以非结构化数据的读写操作接口。 2. Hadoop HDFS 负责对大文件的存储，以HDFS：为文件协议标准 3. HBase 通过维护一张文件表完成对小文件的存储，以HBase：为文件协议标识1.1文件存取统一接口 1.1.1 文件存储接口 对文件进行存储前，接口根据文件的大小和HDFS文件分块的配置大小进行比较，当文件超过设定大小时，接口认为该文件是大文件，直接分配到HDFS文件存储接口进行写入；否则当文件小与块大小时，根据系统维护的Hbase小文件存储通用存储表进行存储管理。
1. 对直接存储到HDFS的文件，则文件路径以HDFS为中心存储文件协议头，文件路径则根据该文件的业务属性做完文件的路径，文件名称保留原有名称，例如：HDFS://aaa/bbb.zip 2. 对通过Hbase管理的小文件，则文件路径以HBASE为中心存储文件协议头，文件路径不需要分文件夹，直接以文件的唯一标识标识即可，例如：HBASE://uuid 1.1.2 文件读取接口 文件读取时，通过识别URL，确定文件的存储方式，然后找到对应的存储接口获取文 件。
1.1Had oop HDFS存储接口 完成大文件的存储与读取接口操作。 1.2Hbase存储接口 文件通用存储表结构： 表存在两个列簇，default列簇负责存储基础属性信息，用一个单独的列簇存储图片内容。 HBase是采用面向列的存储模型，按列簇来存储和处理数据，即同一列簇的数据会连续存储。HBase在存储每个列簇时，会以Key-Value的方式来存储每行单元格(Cell)中的数据，形成若干数据块，然后把数据块保存到HFile中，最后把HFile保存到后台的HDFS 上。由于用单元格 (Cell)存储图片小文件的内容，上述存储数据的过程实际上隐含了把图片小文件打包的过程。默认情况下，HBase数据块限制为64KB。由于图片内容作为单元格(Cell)的值保存，其大小受制于数据块的大小。在应用中需根据最大图片大小对HBase数据
在企业信息系统中，有超过80%的数据属于非结构化数据，它们包括文档，邮件，报表，网页，XML，声音，影像，多媒体影像，扫描文件，工程图，记录资料，演示文稿等。今天，随着信息的巨量增加，这些非结构化数据或数字内容正在以每年200%的速度快速增加，许多企业事实上已经淹没在内容的汪洋之中。您的企业面对浩如烟海的非结构化数据是否已经准备好了？在处理这些数据时，您的企业将面临哪些问题和挑战？ CIO发展中心特别策划了一次调研活动，希望能够让CIO了解到国内企业对非结构化数据管理的现状和趋势。请您在百忙之中抽出时间，回答我们的问卷，谢谢！ 调研问卷 1．您是否听说过内容管理(或者:非结构化数据管理)? □没听说过 （那您是否听说过知识管理、文档电子化、信息权限管理、业务流程管理） □略有了解 □知道 注：非结构化数据是指文档、图纸、声音、图像、网页文件等难于用数据库形式保存的数据。 2．贵公司目前正在使用的IT应用系统有： □ERP（SAP，Oracle，其他ERP系统请标明________） □业务流程管理系统 □OA办公自动化系统 □文档访问控制系统 □协作系统 □图纸扫描和电子化管理系统 □客户关系管理系统 □影像管理系统 □档案管理系统 3．贵单位非结构化信息管理过程中是否存在以下的问题：（可多选）： □大量纸面文件和图档难于保存和管理，文档管理仍停留在手工管理的阶段 □电子单据的内容的访问安全性难于保障 □无法实现对内容的保留期限的控制 □难以实现协同工作 □随着业务发展，现有系统难于承受非结构化数据（如大量的纸文件、单据、图表、邮件等）的海量增加 □内容管理系统如何与现有业务系统的无缝整合 □难于实现对影像系统的电子化管理