Spark SQL 是 Spark 生态系统中处理结构化格式数据的模块。它在内部使用 Spark Core API 进行处理，但对用户的使用进行了抽象。这篇文章深入浅出地告诉你 Spark SQL 3.x 的新内容。 有了 Spark SQL，用户可以编写 SQL 风格的查询。这对于精通结构化查询语言或 SQL 的广大用户群体来说，基本上是很有帮助的。用户也将能够在结构化数据上编写交互式和临时性的

介绍 数据用途广泛，有多种形式，并且可以通过多种方式进行组织。一种常见的分类是结构化或非结构化数据，具有不同的存储、处理和分析方法。了解这些差异有助于从任何数据集中提取有价值的见解。 结构化数据与非结构化数据：主要区别 结构化和非结构化数据在许多方面都有所不同。两者都使用不同的工具和方法来处理和分析信息。 下面是结构化数据与非结构化数据的简要比较表。 结构化数据 非结构化数据 以特定的方式和固定的

oracle 是一款企业级数据库管理系统，用于处理海量数据，提供高性能、可扩展性和可靠性。其用途包括：数据管理事务处理分析和报表云计算大数据 Oracle：强大且通用的数据库软件 Oracle 是一款由 Oracle Corporation 开发的旗舰数据库管理系统 (DBMS)。它是一种企业级软件，旨在处理海量数据，提供高性能、可扩展性和可靠性。 Oracle 的用途： Oracle 在各种行业

数据库的作用是在计算机系统中存储和管理大量结构化数据。它是现代信息技术的核心组件之一，广泛应用于各个领域和行业，为数据的组织、检索、处理和分析提供支持。 在当今信息时代，数据被广泛应用于各个行业和领域，如企业管理、医疗保健、教育、金融、科学研究等。而这些数据的规模和复杂性不断增加，导致了对数据处理和管理的需求日益增长。数据库的作用则正好满足了这些需求，为各种应用程序和业务提供了强大的支持。 1.数

对象关系映射（ORM）是一种用于将对象模型与关系数据库进行映射的技术，而 NoSQL（非关系型）数据库是专为非结构化或半结构化数据的存储和检索而设计的。 目标受众 python ORM 主要面向使用关系数据库的 Python 开发人员，而 Nosql 数据库则面向处理非结构化或半结构化数据的开发人员。 核心差异 数据模型： ORM：基于关系模型，强调数据之间的关系。 NoSQL：支持多种数据模型，

一、DingoDB 的设计理念 2015 年前，数据架构以数据仓库（Data Warehouse）为主，专注于结构化数据的统一存储。到 2016-2022 年期间，流行数据湖（Data Lake）的概念，扩展了数据维度并管理了更多类型的数据。最近一年，AIGC 飞速发展，数据生态随之演进到了新的数据栈时代，随着数据分析复杂度的不断提升，由最初的查询处理需求，扩展到机器学习和深度学习，又发展到了现在

在当今复杂的软件生态系统中，应用程序日志非常宝贵。它们允许开发者窥视应用程序的内部，了解系统内部的真实情况。但是，传统的非结构化日志数据有很多不足之处。这些混乱的文本块无法提供完整的画面。要真正发挥日志的力量，我们需要采取更加深思熟虑的方法 - 一种为了消费而设计的日志生成方式。 掌握结构化日志记录：全面指南 引言： 这就是结构化日志记录登场的时刻。这种现代日志记录范式提供了解锁应用程序日志更深层

Elasticsearch 是一个使用 Java 语言编写、遵守 Apache 协议、支持 RESTful 风格的分布式全文搜索和分析引擎，它基于 Lucene 库构建，并提供多种语言的 API。Elasticsearch 可以对任何类型的数据进行索引、查询和聚合分析，无论是文本、数字、地理空间、结构化还是非结构化的。 Elasticsearch 的核心功能是搜索，它可以对数据进行分词匹配、相关性

在C++编程中，结构化绑定（Structured Binding）是一项强大的功能，它允许程序员一次性地将聚合类型（如数组、结构体、元组等）中的多个值解包到不同的变量中。这一特性自C++17起被引入，极大地简化了代码，提高了可读性和编程效率。 一、结构化绑定的基本概念 结构化绑定允许我们在一行代码中声明多个变量，并将聚合类型的元素分别初始化为这些变量。这对于处理如std::pair、std::tu

在Go Lang中处理嵌套非结构化JSON是一项关键任务。JSON（JavaScript Object Notation）是一种常用的数据交换格式，但当JSON数据嵌套复杂时，处理起来可能会变得困难。php小编鱼仔将为您介绍一些在Go Lang中处理嵌套非结构化JSON的方法和技巧，帮助您更高效地解析和操作这些数据。通过掌握这些技能，您将能够轻松处理复杂的JSON数据，提高代码的可读性和可维护性。

我们在进行讲课、写PPT、汇报工作时，如果思路不清晰、混乱，建议学习一门叫做结构化思维的课程，背后其实就是金字塔原理，麦肯锡的这两本书就是讲的这个， 碰巧看到杨老师的这篇文章《结构化思维模型》，介绍了来自B站up主关于结构化思维的资料，给出了下图分享，各位可以了解其中的重要内容，还可以通过点击阅读原文，直接打开视频的资料。 如果您认为这篇文章有些帮助，还请不吝点下文章末尾的"点赞"和"在看"，或者

       之前看到CCF数据库专委会发布的《“十四五”数据库发展趋势与挑战》，文中提到未来数据库发展的几个主要方向点。    1、多模形态数据库 实现一库多用       什么叫多模？我的简单理解，就是同一个数据库能够同时处理多种形态的数据类型，比如Json，文档、视频、Kv甚至时序类型；同时满足应用端对于结构化、半结构化和非结构化等数据类型的支持。对开发者来讲是极为友好的，实际上这几年大家可

作为公司数据资产的重要组成部分，日志在系统的可观察性、网络安全和数据分析方面扮演着关键角色。日志记录是故障排除的首选工具，也是提升系统安全性的重要参考。日志还是一个宝贵的数据源，通过对其进行分析，可以获取指导业务增长的有价值信息。 日志是计算机系统中事件的顺序记录。一个理想的日志分析系统应该是： 具备无模式支持。 原始日志是非结构化的自由文本，基本无法直接进行聚合和计算，因此，在将日志用于数据库或

随着数据技术的不断发展和应用场景的拓展，MongoDB数据库在医疗健康领域中的应用逐渐受到关注。本文将介绍MongoDB在医疗健康领域的应用实践，并探讨如何保护医疗数据的隐私。 一、MongoDB在医疗健康领域的应用实践 电子病历系统 电子病历系统是医疗机构的基础信息系统之一，它的实现需要对患者的基本信息、病历、诊断结果、医嘱、检验报告、影像资料等一系列医学数据进行采集、存储、管理和使用。传统的电

一、向量数据库产生的背景 1、非结构化数据检索问题 结构化数据是指可以表示成二维表格的数据，它有明确固定的字段和类型。而非结构化数据是指不能表示成二维表格的数据，例如：文本、图片、视频。抖音集团的产品矩阵每天都会产生海量的数据，其中结构化数据只占一小部分，大部分数据都是非结构化数据，业界通常认为非结构化数据会占全部数据的80%，但是对于抖音集团的业务形态，非结构化数据的占比只会更高。如何利用好这些

前言 生成式人工智能（Generative AI）的热潮引发了广泛的兴趣，也将向量数据库（Vector Database）市场推向了风口浪尖，众多向量数据库产品开始崭露头角，走入了公众的视野。 根据 IDC 的预测，到 2025 年，超过 80% 的业务数据将呈现非结构化形式，以文本、图像、音频、视频或其他格式存储。然而，处理大规模的非结构化数据存储和查询面临着极大的挑战。 在生成式 AI 和深度

VMware Greenplum 7 现已正式发布。Greenplum 是一个统一分析和人工智能 (AI) 平台，旨在帮助企业充分利用其数据资源。VMware Greenplum 核心是以开源 PostgreSQL 项目为基础，其独特之处在于将商业智能（BI）和人工智能（AI）功能无缝集成在同一平台上。 公告指出，VMware Greenplum 7 彰显了对创建和演进一个内在安全、成熟和灵活的基

1 Protocol Buffers 简介 protobuf 即 Protocol Buffers，是一种轻便高效的结构化数据存储格式，与语言、平台无关，可扩展可序列化。protobuf 性能和效率大幅度优于 JSON、XML 等其他的结构化数据格式。protobuf 是以二进制方式存储的，占用空间小，但也带来了可读性差的缺点。protobuf 在通信协议和数据存储等领域应用广泛。例如著名的分布式

本文中涉及到的相关代码，都已上传至：github.com/chenmingyon… 前言 go 1.21.0 版本引入了一个新的包 log/slog，该包提供了结构化日志的功能。相比于普通的日志，结构化日志更受欢迎，因为它具有更高的可读性，并且在处理、分析和搜索等方面具有显著的优势。 接下来让我们深入探讨 log/slog 包的使用，准备好了吗？准备一杯你最喜欢的咖啡或茶，随着本文一探究竟吧。 s

相比 GOTO 语句，基于块的控制流有一个显著的特征：控制流从程序入口进入，中途可能会经历条件、循环、函数调用等控制流转换，但是最终控制流都会从程序出口退出。这种编程范式使得代码结构变得更加结构化，思维模型变得更加简单，也为编译器在低层级提供了优化的可能。 因此，完全禁用 GOTO 语句已经成为了大部分现代编程语言的选择。虽然，少部分编程语言仍然支持 GOTO，但是它们大都支持高德纳（Donald