数据流套件（DFK）是一款专为Gophers设计的Web爬虫框架，能根据指定的CSS选择器从网页提取数据。它支持多种数据处理方式，包括数据挖掘、数据处理和归档。Web爬取流程包含下载HTML页面、解析感兴趣的数据以及将数据编码为CSV、MS Excel、JSON或XML格式。DFK提供了基于Base Fetcher或Chrome Fetcher的下载方式，满足不同的网页内容获取需求。
数据流工具包从网站中获取结构化数据
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数据仓库中的外部数据与非结构化数据
数据仓库中的外部数据/非结构化数据
外部数据和非结构化数据在数据仓库中存在一些问题，例如：
访问频率：外部数据没有固定的呈现模式，难以确保数据捕获的准确性。
数据形式：外部数据的形式不规则，需要重新格式化才能满足数据仓库要求。
不可预测性：外部数据的来源多样且不可预测，难以一致获取。
除了来自文章和报告的外部数据，非结构化数据也是外部数据的重要来源，可以存储在数据仓库中，包括图像、声音等。
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2024-05-26
处理Kafka数据流
使用Spark Streaming处理Kafka数据流时，需要将 spark-streaming-kafka-assembly_2.11-1.6.3.jar 添加到PySpark环境的 jars 目录中。该jar包提供了Spark Streaming与Kafka集成所需的类和方法，例如创建Kafka DStream、配置消费者参数等。
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非结构化大数据深度解析
非结构化大数据统计信息
非结构化大数据包含海量信息，对其进行深度统计分析，有助于洞察数据规律，挖掘潜在价值，为数据驱动决策提供有力支持。
统计维度:
数据规模：数据总量，不同来源数据占比等
数据类型：文本、图像、音频、视频等各类数据分布情况
数据特征：数据时间跨度、地域分布、关键词频率等
数据关系：数据内部关联性、数据与外部事件的关联等
应用场景:
商业分析：洞察市场趋势、用户行为，优化产品策略
科学研究：辅助科研探索，加速科学发现
社会治理：提升公共服务效率，促进社会和谐发展
Hive
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结构化数据库概述与优势
数据结构化的数据库概述，讲得还挺清楚的。整体结构统一，数据之间是有关联的，不是那种孤立的小表。嗯，最大的好处是结构不用你自己硬编码，数据库自带模型，维护轻松多了。像你写后端时要做复杂查询，结构化数据配合SQL就爽，效率也高。数据项是最小单位，支持变长，用起来比较灵活，挺适合做那种字段经常调整的业务场景。
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2025-07-06
数据流驱动设计
数据流驱动设计
数据流驱动设计是一种软件设计方法，它以数据在系统中的流动和转换过程为核心。这种方法强调识别和定义数据流，并根据数据流的特点来构建系统架构和模块划分。
在数据流驱动设计中，系统被分解为一系列相互连接的处理单元，每个单元负责对数据进行特定的操作或转换。数据在这些单元之间流动，最终生成系统所需的输出。
这种设计方法特别适用于处理大量数据的系统，例如数据处理流水线、实时数据分析系统等。其优势在于能够清晰地展现数据的流动过程，方便理解和维护系统逻辑，同时也易于实现并行处理和优化性能。
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BlockFactory数据流编程框架
BlockFactory 是个专为数据流编程打造的小框架，适配 MATLAB 环境，兼容 Simulink 和 Simulink Coder。这工具最大的亮点是能把复杂的数据流算法模块化，简化封装还提高复用性。比如，你可以用它轻松设计实时系统或大数据流程。通过创建独立的计算“块”，每个块接收输入、数据再输出结果，就像搭积木一样组合复杂算法。而且，它还能无缝连接到 Simulink 中，直接进行系统建模、仿真甚至生成嵌入式 C/C++代码。如果你需要更高效的开发体验，又想稳稳兼容 MATLAB 生态，这工具挺适合。
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Oracle数据流的设置
这是一个很好的解决方案，通过它可以实现Oracle数据的共享。
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