大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据结构书籍简介的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据结构书籍简介的解答，让我们一起看看吧。
结构化数据、半结构化数据和非结构化数据是什么意思？
1.结构化数据：以关系数据库表形式管理的数据，也可以说是指数据库。比如企业ERP、财务系统、教育一卡通这种数据。
2.半结构化数据：非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON文档、Email等。
3、非结构化数据：没有固定模式的数据，如WORD、PDF、ppt、EXL，各种格式的图片、视频等。
结构化、半结构化、非结构化其实是按照数据格式分类。举例说明如下：
结构化数据：公司需要整理员工的资料，将所有员工按照部门、性别、入职年龄等具体属性的格式记录，这部分的数据就是结构化的数据。可以根据固定的模板读取记录的属性值，比如我要查询入职五年以上的员工。
非结构化数据： 公司给所有员工做了一个评估，用文档来描述这些员工的工作能力，甚至给每个员工做了相应的信息网页，这些数据就属于非结构化的数据，因为很难通过一个具体的属性来判断，需要更加复杂的方式来分析。
半结构化数据：比如公司做了一个业务系统来保存员工的基本信息，就会建立一个对应的表，但不是系统中所有信息都可以这样简单的用一个表中的字段就能对应的。这些就属于半结构化的数据。
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①结构化数据：指关系模型数据，即以关系数据库表形式管理的数据，结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、OA、HR里的数据。
②非结构化数据：指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、***等。
其实除了结构化数据和非结构化数据，还有一类是半结构化数据，那什么是半结构化数据？
③半结构化数据：指非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON文档、E-mail等；
延伸问题：要如何处理这三种异构数据？
1、针对多元结构化数据的融合，主要关注在数据的ETL处理以及时效性上：
②***如要新增表字段的时候，需要新增列
③若有表字段需要进行二次处理规范，需要支持字段转换，比如公式或其他
④新增表设计时，需要保证三大范式，这里就不展开讲了，可参考：数据库三大范式
大数据主要学习哪些内容？
大数据作为当下互联网编程语言培训热门明星学科，大数据培训需要学习的内容很多，培训学习除了会有大数据技术知识的学习，同时还会在学习的过程中阶段性的插入一些相关企业项目进行实操学习，大数据主要的学习内容为：
1、基础部分：J***A语言 和 LINUX系统。
2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。
3、实训项目：一般包括J***A项目，大数据项目，企业大数据平台等，大数据企业的商业项目直接为学员所用，一线大牛工程师亲自指导实战开发，业务覆盖电商、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业，全程贯穿项目实战。
另外，在选择大数据培训机构时，要选择专业做大数据的，还要考虑机构的课程设置、讲师团队、硬件设施、实训项目等多方面条件。
2020大数据学习路线图：
我有幸做了七八年的大数据吧，从技术角度谈谈自己的看法，大数据都有哪个领域，都需要学习什么技术。
第一，首先要把这些大数据都可靠的存储起来，经过多年的发展，hdfs已经成了一个数据存储的标准。当然还有其他的存储，比如kudu，hbase等，都是适合不同领域的存储。
第二，既然有了这么多的数据，我们可以开始基于这些数据做计算了，于是从最早的MapReduce到后来的hive，spark，都是做批处理的。
第三， 由于像hive这些基于MapReduce的引擎处理速度过慢，于是有了基于内存的olap查询引擎，比如impala，presto。
第四，由于批处理一般都是天级别或者小时级别的，为了更快的处理数据，于是有了spark streaming或者flink这样的流处理引擎。
第五，由于没有一个软件能覆盖住所有场景。所以针对不同的领域，有了一些特有的软件，来解决特定场景下的问题，比如基于时间序列的聚合分析查询数据库，inflexdb opentsdb等。***用预聚合数据以提高查询的druid或者kylin等，
第六，还有其他用于数据削峰和消费订阅的消息队列，比如kafka和其他各种mq
第七，还有一些其他的组件，比如用于***管理的yarn，协调一致性的zookeeper等。
第八，由于hdfs 处理小文件问题不太好，还有为了解决大数据update和insert等问题，引入了数据湖的概念，比如hudi，iceberg等等。
第九，业务方面，我们基于大数据做一些计算，给公司的运营提供数据支撑。做一些推荐，给用户做个性化推荐。机器学习，报警监控等等。
对于大数据想必了解过的人和想要学习大数据的童鞋都是有所了解的，知道大数据培训相关的一些学习内容都有个大概的了解，但是对于大数据培训学习内容的一些比较详细的内容还是有所差距的，我们学习大数据的主要目的就是未来以后可以到大企业去做相关的工作，拿到客观的薪资。那么这就需要我们了解企业对于大数据技术的需求是什么，大数据培训机构大数据课程内容是否包含这些内容。接下来带大家简单了解一下。
第一阶段J***a语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些J***a语言的概念、字符、流程控制等。
第二阶段J***aee核心了解并熟悉一些HTML、CSS的基础知识，J***aWeb和数据库，Linux基础，Linux操作系统基础原理、虚拟机使用与Linux搭建、Shell 脚本编程、Linux 权限管理等基本的 Linux 使用知识，通过实际操作学会使用。
第五阶段 Hadoop 生态体系，Hadoop 是大数据的重中之重，无论是整体的生态系统、还是各种原理、使用、部署，都是大数据工程师工作中的核心，这一部分必须详细解读同时辅以实战学习。
第六阶段Spark生态体系，这也是是大数据非常核心的一部分内容，在这一时期需要了解Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。
2021大数据学习路线图：
到此，以上就是小编对于数据结构书籍简介的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据结构书籍简介的2点解答对大家有用。
