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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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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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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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
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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Kafka Streams1.Apache Kafka开源项目的一个组成部分,是一个功能强大,易于使用的库.用于在Kafka上构建高可分布,可拓展,高容错的应用程序.2.Kafka Streams特点 1)功能强大:高扩展性,弹性,容错 2)轻量级:无需专门的集群,一个库,而不是框架. 3)完全集成:100%的Kafka 0.10版本兼容;易于集成到现有的程序 4)实时性:毫秒级延迟,并非
# Spark数据清洗流程
## 1. 简介
在大数据领域中，数据清洗是非常重要的一项工作。而Spark作为一个强大的分布式计算框架，可以帮助我们高效地进行数据清洗工作。本文将介绍如何使用Spark进行数据清洗，并给出相应的代码示例。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[读取数据]
C[数据清洗]
D[保存清洗后
作者：网易云 数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。所谓的数据清洗，也就是ETL处理，包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中，面对的至少是G级别的数据量，包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以及第三方的数据等等。选择正确的方式来清洗
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2023-08-13 22:35:28
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## Spark数据清洗与爬虫
在大数据时代，数据清洗是非常重要的一环。数据清洗可以帮助我们剔除脏数据、处理缺失数据、格式化数据等，以提高数据质量和准确性。而爬虫技术则是获取网络数据的一种重要技术手段。本文将介绍如何使用Spark进行数据清洗，并结合爬虫技术获取网络数据。
### 什么是Spark？
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，提供了高效、强大的数据处理能力。它可以处
原创
2023-08-01 15:38:50
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# Spark 数据清洗实例
在数据科学和大数据处理中，数据清洗是至关重要的一步。无论是进行数据分析、建模还是可视化，干净的高质量数据都会帮助我们获得更准确的结果。Apache Spark 是一个大数据处理框架，它能够有效地处理大规模数据，并提供了一系列强大的数据清洗工具。
## 一、Spark 数据清洗流程
在本文中，我们将通过实例来说明如何使用 Spark 进行数据清洗。流程主要包括数据
ETL实践--Spark做数据清洗 上，说的是用hive代替kettle的表关联。是为了提高效率。本文要说的spark就不光是为了效率的问题。 1、用spark的原因（如果是一个sql能搞定的关联操作，可以直接用kettle导原始数据到hive，用hive视图做关联直接给kylin提供数据）(1)、场景一之前用kettle需要多个转换、关联才能实现数据清
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2023-08-07 22:11:44
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数据格式原格式日期时间种类监测站1数据监测站…数据StringIntStringDoubleDouble数据清洗PM2.5表、O3表…时间监测站数据String（“yyyy-MM-dd-HH“）StringDouble这样会出现大量数据冗余但是去掉了空值，并且以时间和监测站为主键更加容易操作。源数据表节选：datehourtype1001A1002A201501021AQI117852015010
很多同学总是抱怨说自己的工作没有技术难度，没有含金量。我这里想提到一点就是精细化管理，如果你能够把自己管理的环境像打磨一件作品一样，知道它的业务特点和瓶颈，知道它的性能细节，也知道如何进行后续的改进和优化，那么你的管理工作就上升了一个层次。 比如一个对数据表做清理的操作，可能看起来就是做些delete操作，有什么好的办法和技巧呢。 这个环
一、流处理1.1 静态数据处理在流处理之前，数据通常存储在数据库，文件系统或其他形式的存储系统中。应用程序根据需要查询数据或计算数据。这就是传统的静态数据处理架构。Hadoop 采用 HDFS 进行数据存储，采用 MapReduce 进行数据查询或分析，这就是典型的静态数据处理架构。1.2 流处理而流处理则是直接对运动中的数据的处理，在接收数据时直接计算数据。大多数数据都是连续的流：传感器事件，网
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2023-10-26 10:07:17
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1、打开前面创建的项目“BigData-Etl-KongGuan”，创建一些数据库访问的工具类和辅助类。1）打开SpringBoot项目：BigData-Etl-KongGuan2）创建数据库访问的工具类和辅助类：com.qrsoft.etl.dao.IBaseDao数据库访问的通用类，包括创建连接、执行更新等通用操作com.qrsoft.etl.common.db.ConnectionPoolM
# Java Spark实现数据清洗
在大数据处理中，数据清洗是非常重要的一步。数据清洗可以帮助我们去除脏数据、处理缺失值、规范数据格式等，以确保数据质量和准确性。在本文中，我们将介绍如何使用Java Spark框架来实现数据清洗。
## 什么是Java Spark
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它提供了基于内存的计算功能，可以用于大规模数据处理。Spark支持多种编
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
使用Spark清洗日志数据（一）具体要求代码实现结果展示具体要求有一些较为杂乱的数据需要清洗，现在需要将其完成下列操作取出IP，生成只有一个IP的数据集简单清洗统计IP出现的次数排序，按照IP出现的次序排序取出前十数据展示代码实现import org.apache.commons.lang3.StringUtilsimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object AccessLogTest { def mai
原创
2021-12-31 09:59:30
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spark:清空程序运行时的所有（cache）缓存块为啥要用到缓存 在我们编写spark程序的时候，经常会用到action算子，当程序执行到action操作的代码时，开始真正地执行计算，这个时候耗时比较长。然而，当我们程序里面的action算子计算出来的需要被多次使用的时候，为了不在让程序重复再次计算。将这个action算子计算的结果进行persist或者cache（缓存）的操作，可以节省程序的
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2023-09-21 14:47:42
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我，菜鸡一只！本文会通过读取数据文件，外部传入参数，处理数据，保存数据，参数设置这几个点来宏观的说说我自己对于spark使用中的一些注意点继上一次写文章到现在好久了哦！工作上，数据的日常需求还是一直有的，然后我自己又想接一接java功能上的需求（多写写java代码提升自己的眼界），在这样的情况下，我的工作已经基本饱和了，结果突然领导说还要开个新的数据模型，年前要给测试反馈，所以12月后，我就一直没
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2023-09-28 06:49:48
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