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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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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hive数据库和表的创建给dim添加最新状态记录任务 接着上一篇数据抽取的任务继续 需用到上篇ods数据抽取的数据继续练习hive数据库和表的创建 1、创建dwd数据库create database dwd; 2、创建dim_user_inf
一、ETL介绍： 数据抽取：把不同的数据源数据抓取过来，存到某个地方 数据清洗：过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再进行抽取 不完整的数据：比如数据里一些应该有的信息缺失，需要补全后再写入数据仓库 错误的数据：比如字符串数据后面有一个回车操作、日期格式不正确、日期越界等，需要修正之后再抽取 重复的数据：重复数据记录的所有字段，需要去重 数据转换：不一致的数据转换
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2023-09-07 20:29:08
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一、对文件merge.csv进行完全去重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.双击CSV文件输入进行配置点击浏览导入文件，然后点击获取字段 最后点击预览看数据是否抽取进来 4.双击唯一行(哈希值)进行配置在用来比较的字段处，添加要去重的字段，这里可以单击获取按钮，获取要去重的字段 5.保存运行，成功后截图如
# Hive清洗与ETL过程清洗的比较
在数据仓库的构建过程中，数据清洗是一个非常重要的环节。数据清洗的目的是确保数据的准确性、一致性和完整性，从而提高数据分析的质量和效率。本文将探讨在Hive中进行数据清洗与在ETL过程中进行数据清洗的优缺点，并给出相应的代码示例。
## 1. Hive中的数据清洗
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并提供
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具(离线)，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能。主要包括数据开发、数据运维、数据仓库，快速取数测试前准备工作 1、离线数据平台权限申请：申请离线开发平台，数据仓库，快速取数的权限，以及查看sql脚本的权限 2、从数据开发得到清洗的项目ID，任务ID，最终的HIVE表名，申请对应表的数据权限，数据搬运任务ID，搬运REDIS/H
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2023-07-13 15:32:52
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Hive什么是Hive？Hive是构建在Hadoop上的数据仓库框架，通过架设一层sql操作的接口来实现通过类sql的语句hql来操作HDFS中的大规模数据。h可以将sql转换为MapReduce运行。 做数据的ETL：Extract、Transform、Load，提取，变换、加载，即数据清洗功能 优点是1.Hive将结构化的数据文件映射为一张数据库表，提供完整的sql查询能力，学习成本低，会sq
Hive的基本操作hive有自己的一套SQL，与Mysql等关系数据库的SQL略有不同，但简单的查询等预期基本一致。题目描述：“安徽省大数据学院”跟学校进行校企合作，提供了一些商品交易的数据源给学校学生进行数据清洗，想请你帮他们完成数据的清洗。 /root/目录下有shop_1.txt和shop_2.txt数据源，里面是一些商品的交易记录，数据格式如下: 其中，数据源属性从左往右以此是id(商品记
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2023-07-12 13:25:05
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数据清洗的意义相信大家都知道了吧？数据清洗就好比我们做菜的时候首先对食材进行清洗，防止某些不干净的东西影响我们食用时的口感以及给我们的健康带来隐患。所以说，数据清洗在数据分析工作中是一个十分重要的工作，在上面的文章中我们给大家介绍了多数据清洗的一部分知识，我们在这篇文章中继续为大家介绍剩下的知识。我们首先给大家介绍一下格式内容清洗的知识，一般来说，如果数据是从系统日志得到的，数
# Hive数据清洗技术
在大数据时代，数据清洗是数据分析中不可或缺的一部分。随着数据的累积，存储在Hadoop中的数据往往杂乱无章，因此我们需要借助工具对数据进行清洗。Apache Hive作为大数据生态系统中的重要组件，提供了一种高效的数据处理方式，能够帮助我们进行数据清洗。本文将介绍Hive数据清洗技术，提供相关代码示例，并使用Mermaid语法绘制状态图和旅行图，以便更好地理解数据清洗流
# Hive 数据清洗方案
在大数据处理中，数据清洗是一个非常重要的环节。Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，它提供了 SQL 风格的查询语言，使得对存储在 Hadoop 上的数据进行查询和管理变得简单。然而，原始数据往往存在各种问题，如缺失值、异常值、重复数据等，这些问题会影响数据分析的结果。因此，对 Hive 中的数据进行清洗是十分必要的。
## 数据清洗的目标
数据清洗
# Hive数据清洗规范
在大数据时代，数据的处理成为了各个行业中不可避免的问题。而在数据处理过程中，数据清洗是一个非常重要的环节。Hive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，被广泛应用于数据清洗过程中。本文将介绍Hive数据清洗的规范，并提供相应的代码示例。
## 1. 规范概述
Hive数据清洗规范主要包括以下几个方面：
### 1.1 命名规范
在Hive中，表、列、分区等所有
# 如何实现Hive数据清洗步骤
## 1. 概述
在数据处理过程中，数据清洗是非常重要的一步。Hive作为一个数据仓库，也需要进行数据清洗来保证数据的质量。在本文中，我将会教你如何实现Hive数据清洗步骤，让你的数据更加干净和可靠。
## 2. 数据清洗流程
首先，让我们来看一下整个Hive数据清洗的流程：
```mermaid
journey
title 数据清洗流程
s
# 如何在Hive中进行数据清洗
## 简介
在数据处理过程中，数据清洗是非常重要的一步。在Hive中，我们可以通过一系列操作来实现对数据的清洗。下面我将介绍给你一些关于如何在Hive中进行数据清洗的步骤和代码。
### 数据清洗流程
以下是在Hive中进行数据清洗的基本步骤：
| 步骤 | 操作 |
| :---: | :--- |
| 1 | 创建一个用于存储清洗后数据的新表 |
| 2
1.数据清洗 1)数据分析在video.txt中，视频可以有多个所属分类,每个所属分类用&符号分割,并且分割的两边有空格字符,多个相关视频又用“\t”进行分割。为了分析数据时方便对存在多个子元素的数据进行操作,我们首先进行数据重组清洗操作。具体做法：将所有的类别用“&”分割,同时去掉两边空格,多个相关视频 id 也使用“&”进行分割，这里看起来将"&"换
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2023-09-04 17:13:59
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环境 hadoop-2.6.5 首先要知道为什么要做数据清洗？通过各个渠道收集到的数据并不能直接用于下一步的分析，所以需要对这些数据进行缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗、非需求数据清洗、关联性验证等处理操作，转换成可用的数据。具体要做的工作可以参考文章：数据清洗的一些梳理当了解ETL之后，有一些工具，比如开源kettle可以做这个工作。但是也可以完全自己开发，ETL无非就是三个阶段：数
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2023-07-14 23:42:10
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