我最近開始閱讀大數據，以及像hadoop或BigInsights這樣的工具如何管理結構化和非結構化數據。社交媒體數據如何非結構化數據？
社交媒體分析是可以在BigInsights上完成的事情，它需要非結構化數據並相應地分析/構建它。
這讓我想知道，社交媒體數據如何非結構化？例如，您可以使用Twitter REST API調用您可以在Twitter上收到的信息，並以結構化的JSON格式返回給您。
那麼社交媒體數據是否已經結構化？如果是這樣，爲什麼你需要一個主要管理非結構化數據的平臺？
也有一些區別是「半結構」。
但重點是查詢數據的能力。是的，推文等通常有一些結構。但是對分析沒有幫助。
給定一個醜陋的SQL模式，你確實可以運行像
SELECT AVG(TweetID) FROM Twitter;
一個查詢，但該功能是沒用的實踐中。這可能就是爲什麼這些數據最好被認爲是非結構化的：你不會從擠壓到關係模式中獲益。
雖然，注意大數據的流行語賓果遊戲。通常情況下，「支持非結構化數據」實際上意味着「不受數據結構（通過使用索引）但每次重讀數據」
它不僅僅是獲取推文。數據的真實價值在於瞭解正在推送的內容。考慮Facebook，在那裏我們可以評論任何圖片或視頻。我們需要一個平臺來了解所有評論對於視頻的正面評論，或者有多少評論，或者有多少評論是關於它的真實反饋。有多少人提出建議，以做出更好的建議。而且你還需要知道視頻分享和喜歡的次數。所有分享的人都是誰，誰不喜歡它或喜歡它。可以收集如此多種類的數據，因此這些都被稱爲非結構化數據。