Spark 1.6.1 Python 2.7.11前言 整理了一下使用spark来进行日志清洗及数据处理的套路，这里以pyspark为例pyspark的启动任务套路 对于使用spark作为查询清洗工具而言，启动spark的套路主要使用sh文件进行终端带参数启动，启动后开始调用sh传递处理参数，并且构造好sparkconf后传递提交(spark-submit) pyt
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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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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# 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
夫君子之行，静以修身，俭以养德，非淡泊无以明志，非宁静无以致远。 夫学须静也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。淫慢则不能励精，险躁则不能冶性。 年与时驰，意与日去，遂成枯落，多不接世，悲守穷庐，将复何及。 ——诸葛亮《诫子书》 Spark开发之wordCount（学习笔记）一、使用IDEA创建一个Scala项目二、WordCount需求三、编码实战四、编译打包四、启动Spark集群 Spar
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: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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# 项目方案：利用Spark进行数据清洗
## 1. 背景介绍
在大数据时代，数据清洗是数据处理过程中至关重要的一环。Spark作为一个高效的大数据处理框架，提供了丰富的API和功能，可以帮助我们高效地进行数据清洗工作。本项目将利用Spark来进行数据清洗，以提高数据质量和准确性。
## 2. 项目目标
本项目的主要目标是利用Spark进行数据清洗，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等，
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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## 使用Spark进行CSV数据清洗
在数据科学和数据分析的领域，数据清洗是一个不可或缺的步骤。CSV（逗号分隔值）文件是最常见的数据存储格式之一，但在实际应用中，这些数据往往是不完整或不一致的。本文将介绍如何使用Apache Spark进行CSV数据清洗，通过一个实际的例子来阐述具体的清洗步骤。
### 1. 问题描述
假设我们有一个名为 `sales_data.csv` 的文件，内容如
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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前言很多初学者其实对Spark的编程模式还是RDD这个概念理解不到位，就会产生一些误解。比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导：RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合Spark 是一个内存处理引擎如果你没有主动对RDDCache/Persist,它不过是一个概念上存在的虚拟数据集，你实际上是看不到这个RDD的数据的全集的(他不会
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 缓存一、Springboot整合缓存1）整合缓存步骤2）更新缓存中数据3）删除缓存数据4）@CacheConfifig二、底层原理三、整合Redis缓存缓存是每一个系统都应该考虑的功能,它用于加速系统的访问,以及提速系统的性能。如： 经常访问的高频热点数据：电商网站的商品信息:每次查询数据库耗时,可以引入缓存微博阅读量、热点话题等一、Springboot整合缓存 Spring
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2023-10-20 21:46:21
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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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1.源数据预览2.打开kettle新建一个转换并添加下述步骤然后用跳连接 3.配置文本文件输入控件单击【浏览】按钮，选择要去除缺失值的文件revenue.txt；单击【增加】按钮，将要去除缺失值的文件revenue.txt添加到“文本文件输入”控件中。 单击“内容”选项卡；在清除分隔符处的默认分隔符“；”，单击【Insert TAB】按钮，在分隔符处插入一个制表符；
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为决策提供分析依据。ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。1 ETL体系结构ETL主要是用来实现异构数据源数据集成的。多种数据源的所有原始数据大部分未作修改就被载人ETL。无论数据源在关系型数据库、非关系型数据库，还是外部文件，集成后的数据都将被置于数据库的数据
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2023-09-01 08:26:04
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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
本章内容我们学习一下 MapReduce 中的 Shuffle 过程，Shuffle 发生在 map 输出到 reduce 输入的过程，它的中文解释是 “洗牌”，顾名思义该过程涉及数据的重新分配，主要分为两部分：1. map 任务输出的数据分组、排序，写入本地磁盘 2. reduce 任务拉取排序。由于该过程涉及排序、磁盘IO、以及网络IO 等消耗资源和 CPU 比较大的操作，因此该过程向来是“兵
——尚硅谷课程笔记计数器应用 Hadoop为每个作业维护若干内置计数器，以描述多项指标。例如，某些计数器记录已处理的字节数和记录数，使用户可监控已处理的输入数据量和已产生的输出数据量。 1．计数器API &nbs
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2023-07-12 15:13:20
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