1.Spark SQL概述1）Spark SQL是Spark核心功能的一部分，是在2014年4月份Spark1.0版本时发布的。2）Spark SQL可以直接运行SQL或者HiveQL语句3）BI工具通过JDBC连接SparkSQL查询数据4）Spark SQL支持Python、Scala、Java和R语言5）Spark SQL不仅仅是SQL6）Spark SQL远远比SQL要强大7）
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2023-09-08 12:24:42
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1 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQLSpark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduc的程序的复杂性，由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢
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2024-09-06 20:54:25
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本期作者陈昱康哔哩哔哩技术专家B站离线平台负责人, 对分布式计算和存储、调度、查询引擎、在线离线混部、高并发等方面有丰富研发和实践经验。曹佳清哔哩哔哩资深开发工程师目前主要关注开源大数据技术，负责B站Spark、Hive相关的建设。1. 背景介绍2018年B站基于Hadoop开始搭建离线计算服务，计算集群规模从最初的两百台到发展到目前近万台，从单机房发展到多机房。我们先后在生产上大规模的使用了 H
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2024-01-06 19:56:58
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在数据分析中，数据清洗是为了进一步的数据分析分析准备数据，从而收集具有可行性的建议，促使公司以数据为驱动力，进而适应幻化莫测的市场动态。数据会以各种形式出现，并且在大多数情况下是不精准，不准确，重复出现，带有垃圾信息或带有不一致性的问题。对于要用于制定战略和计划决策的数据分析，通过数据清洗来实现数据准确性起着十分重要的作用。 如果不进行数据清洗会怎样？ ·从自己的数据库中获取一组特定
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2023-12-12 11:50:32
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1.1 分桶表1.1.1 分桶表概念 分区和分桶可以同时，分桶是更细粒度的分配方式。分区是追求效率，分桶又解决什么问题呢？海量数据的分开存储。 对于每一个表（table）或者分区， Hive可以进一步组织成桶，也就是说桶是更为细粒度的数据范围划分。Hive也是针对某一列进行桶的组织。Hive采用对列值哈希，然后除以桶的个数求余的方式决定该条记录存放在哪个桶当中。 把表（或
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2023-07-12 16:35:24
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此篇内容仅为1.日志数据清洗数据下载：百度网盘 请输入提取码 提取码：6uw8需求：对test.log中的数据进行如下操作1.日志数据清洗2.用户留存分析3.活跃用户分析4.将各结果导入mysql使用工具：IDEA，Maven工程下的Scala项目数据清洗原理解析： /**此项目清洗数据的内容主要是解析url内的用户行为
1.将初始数据转换成dataFrame型（代码中为
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2023-08-12 20:35:49
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# Hive数据清洗入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知数据清洗在数据处理中的重要性。Hive作为一种流行的大数据存储和查询工具，其数据清洗功能也非常强大。今天，我将向刚入行的小白们介绍如何使用Hive进行数据清洗。
## 数据清洗流程
数据清洗的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据导入 |
| 2 | 数据检查 |
| 3
原创
2024-07-29 07:06:23
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1.hive 首先我们需要hive是什么？让你真正明白什么是hive 上面讲的很明白 1.hive是一个数据仓库 2.hive基于hadoop。 总结为一句话：hive是基于hadoop的数据仓库。 hive明白之后，如同我们明白了关系数据库是什么了，那么我们该如何使用操作它： 首先我们要安装，安装分为很多种分为单机遇集群安装。 可参考下面内容：（正在更新）Hive安装指导HIVE完全分布式集群
2.2 数据清洗在本节中，我们将回顾一些Spark平台上的数据清洗方法，重点关注数据不完备性。然后，我们将讨论一些Spark数据清洗方面的特殊特征，以及一些基于Spark平台更加容易的数据清洗解决方案。学习完本节，我们将能够完成数据清洗，并为机器学习准备好数据集。2.2.1 处理数据不完备性对于机器学习，数据越多越好。然而，通常数据越多，“脏数据”也会越多——这意味着会有更多的数据清洗工作。数据质
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2023-08-07 22:11:11
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目录日志文件准备：一.日志数据清洗： 第一步：数据清洗需求分析：二.代码实现 2.1 代码和其详解2.2创建jdbcUtils来连接Mysql数据库2.3 运行后结果展示：三、留存用户分析 3.1需求概览3.2.代码实现3.3 运行后结果展示： 四、活跃用户分析 4.1需求概览4.2代码实现日志文件准备：链接：https://pan.baidu.c
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2023-09-18 00:17:47
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在当今数据驱动的世界中，企业面临着如何高效存储与处理海量数据的挑战。对数据仓库（数仓）技术的选择至关重要，尤其是在使用Apache Spark和Apache Hive时。本文将详细记录离线数仓的Spark和Hive选择过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用，帮助您快速搭建符合需求的数据处理环境。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确认软硬件要求，以确保我们的系统
# 大数据离线架构实现指南：Hive 和 Spark
随着大数据技术的迅猛发展，越来越多的企业开始使用基于Hive和Spark的大数据离线架构来处理海量的数据。接下来，本文将帮助你从零开始理解如何实现这样的架构。
## 整体流程
以下是构建Hive与Spark大数据离线架构的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 环境准备：安装Hive和Spa
原创
2024-09-07 06:35:39
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在大数据生态中，Spark和Hive是两种常用的计算框架。Spark凭借其在内存计算方面的优势，常常被用于提升Hive的离线计算性能。这篇博文将深入探讨“spark怎么参与hive离线计算”的过程。
## 问题背景
随着大数据的广泛应用，企业需要处理的海量数据日益增加。传统的Hive计算方式虽然简单易用，但当数据量激增时，其性能便成为了瓶颈。因此，许多企业开始探索将Spark引入Hive的计算
日志数据清洗，主要采用spark 的定时任务,清洗出有效数据,并保存到hive数据仓库中存储。常用流程如下：参考：https://gaojianhua.gitbooks.io/bigdata-wiki/content/sparkclean.html
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2023-05-31 13:12:58
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对于给定的video日志数据，先利用mapreduce程序进行数据清洗，把数据的存储格式按我们的要求存入文件。一、数据清洗代码mapper端对数据清洗后直接输出，不需要reduce阶段 public class ETLMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text, NullWritable>{
private Counte
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2023-07-14 13:06:11
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1.数据ETL综合案例（） 需求：联想集团有一款app产品叫茄子快传（有上亿的活跃用户，集中在第三世界国家） 现在需要开发一个数据分析系统，来对app的用户行为数据做各类分析； 下面的是整个的过程： 涉及到MapReduce和Hive的只有数据清洗和Hive的运算处理需求{
"header": {
"cid_sn": "1501004207EE98AA",
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2023-08-22 12:49:39
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Java_Hive_UDF函数清洗数据_清洗出全国的省份数据最近用Hadoop搞数据清洗，需要根据原始的地区数据清洗出对应的省份数据，当然我这里主要清洗的是内陆地区的数据，原始数据中不包含港澳台地区的数据，用了最简单直接的方式解决，这种方式思路很简单就是简单的归类可以参考一下,但是就是费事，要找全国的地区数据：import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
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2023-09-20 04:45:19
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一、数据清洗介绍 二、Hive数据清洗 1.本文使用的是一数据集为user.zip，包含了一个大规模数据集raw_user.csv（包含2000万条记录），和一个小数据集small_user.csv（只包含30万条记录）。小数据集small_user.csv是从大规模数据集raw_user.csv中抽取的一小部分数据。之所以抽取出一少部分记录单独构成一个小数据集，是因为，在第一遍跑通整个实验流
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2023-07-13 15:34:04
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文章目录1、准备数据2、了解数据3、将数据导入hive4、如何清洗第一行的脏数据？4.1 方式一：shell命令4.2 方式二：HQL (hive sql)4.3 方式三：更新表，过滤首行(个人建议用这个SQL命令)5、每个用户有多少个订单？ (分组)6、每个用户一个订单平均是多少商品？6.1 一个订单有多少个商品？6.2 一个用户有多少商品？6.3 针对步骤6.2，进行用户对应的商品数量 su
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2023-09-08 14:34:40
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文章目录网站日志分析实例日志过滤日志分析 网站日志分析实例日志是非结构化数据，做分析需要先将日志文件做数据清洗。将数据清洗为结构化数据，入库分析。 另外，还有考虑数据的管理，譬如日志数据增量更新等等。针对数据量大，可采用大数据工具存储和计算，譬如开源的Hadoop。至于大数据量的日志可以存在hdfs中，然后通过spark等工具去做分析日志过滤对于一个网站日志，首先要对它进行过滤，删除一些不必要的
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2023-11-08 22:49:57
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