如何相对于结构化 data将非结构化 data转换为结构化 data(即行数据，半结构化 data是一个span 结构化和非/123 。互补性结构化 Data和NOT 结构化 Data都是数据，结构化 data的工具已经比较成熟，但是挖掘非结构化 data的工具还处于萌芽和发展阶段，但是结构化 data 分析的难度和结构化 data 分析的难度之间的关系日益紧张 。
1、大数据平台提供的最基本的两个功能是什么这两个基本功能是:1 .数据收集；数据分析归纳 。扩展:首先，它必须容纳海量数据 。如果大数据分析平台不能扩展到存储或管理海量数据，单纯提高速度的效果相当有限 。大数据分析平台必须能够容纳海量数据 。大规模并行处理是扩展分析处理的理想技术，因为它同时使用了计算机集群的存储和计算能力 。它不仅扩展了性能，还提高了处理大量传入数据流的能力 。
结构化 数据库我们可以更好的了解数据在数据海洋中的位置 ， 准确的访问数据 。一般来说 ， non-结构化 数据库很难扩展到结构化 数据库用列设计可以达到的程度 。但是，大数据分析平台可能集成了能够提高non结构化数据库的可扩展性和性能的功能 。第二，必须非常快 。简单来说 ， 在数字时代，用户在运行查询时不希望长时间等待结果 。他们希望在不影响其他工作负载的情况下，立即获得满足感和结果 。
2、请问大数据的关键技术有哪些?大数据发展涉及的关键技术:大数据获取技术是指通过RFID数据、传感器数据、社交网络交互数据、移动互联网数据等获取各类结构化、半结构化、非结构化 。大数据预处理技术大数据预处理技术主要是指对接收到的数据进行分析、提取、清洗、填充、平滑、合并、归一化、检查一致性等操作 。大数据存储与管理技术大数据存储与管理的主要目的是将采集到的数据用内存存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用 。
【非结构化数据库及其应用分析】批处理是先存储后处理，流处理是直接处理 。大数据分析和挖掘技术大数据处理的核心是对大数据进行分析 。只有通过分析才能获得很多智能的、有深度的、有价值的信息 。大数据展示技术大数据时代，数据像井喷一样增长 。分析人们对这些庞大的数据进行汇总 ， 并进行分析，而如果分析的结果是密密麻麻的文字，那么很少有人能看懂，所以我们需要将数据可视化 。
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