## Hadoop数据清洗实践
### 引言
在大数据时代，海量的数据需要进行清洗和整理，以便进一步的分析和挖掘。Hadoop作为一个分布式计算平台，可以用来处理大规模数据，包括数据清洗。本文将介绍如何使用Hadoop进行数据清洗，以解决一个实际的问题。
### 问题描述
假设我们有一个电商网站的用户行为数据，包括用户ID、商品ID、行为类型（如点击、购买、收藏等）、时间戳等字段。我们需要
Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。并根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop处理的数据必须是已经存放在HDFS上或者类似HBase的数据库中。常用于离线的复杂的大数据处理。Hadoop的适用场景：（1）海量数据的离线分析处理；（2）大规模Web信息搜索；（3）数据密集型并行计算。H
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2023-09-01 08:31:33
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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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——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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要精确建模，数据是重中之重，但是模型的输入是受限的，如果数据有缺陷没做清洗，那模型就不能精准，当
原创
2021-11-22 16:13:11
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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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目录一、压缩概述优缺点原则二、MR 支持的压缩编码三、压缩方式选择Gzip压缩Bzip2 压缩Lzo压缩Snappy压缩压缩位置选择四、压缩参数配置五、压缩案例六、数据清洗ETL 一、压缩概述优缺点优点：减少磁盘IO、减少磁盘存储空间； 缺点：增加CPU开销。原则运算密集型的job，少用压缩；IO密集型的job，多用压缩。二、MR 支持的压缩编码压缩算法对比压缩性能比较三、压缩方式选择压缩方式选
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2023-10-01 08:14:40
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上周博主也完成了这个实验，不同于周前辈使用特殊符号切割字符串得到数据的做法，博主使用了正则表达式来匹配数据。在此将我的思路及代码张贴出来，以供后来者学习借鉴。 一、数据情况分析 1.1、数据格式概览 本次实验数据来自于国内某论坛，数据以行为单位，每行
## 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
Hadoop三、MapReduce3.12、ETL数据清洗3.12.1、数据清洗（ETL）3.13、数据压缩3.13.1、数据压缩3.13.2、压缩编码3.13.3、压缩位置3.13.4、压缩参数配置 三、MapReduce3.12、ETL数据清洗3.12.1、数据清洗（ETL）ETL：是Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过 抽取（Extract）、转换
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2023-09-01 09:18:11
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好多同学把统计和数据清洗搞混，直接把原始数据发给我，做个统计吧，这个时候其实很大的工作量是在数据清洗和处理上，如果数据很杂乱，清洗起来是很费工夫的，反而清洗好的数据做统计分析常常就是一行代码的事情。Data scientists only spend 20% of their time creating insights, the rest wrangling data.想想今天就给大家写一篇数据
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2023-06-20 16:45:12
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# Hadoop 数据脱敏的实现
## 1. 什么是数据脱敏？
数据脱敏是指通过对敏感数据进行处理，以保护用户隐私和保密性的一种技术手段。在数据处理中，我们经常需要使用真实数据进行开发和测试，但又不能直接使用真实数据，否则会涉及到隐私和安全问题。因此，需要对数据进行脱敏处理，将敏感信息替换为合法的非敏感信息，以保护用户隐私和数据安全。
## 2. Hadoop 数据脱敏的实现方法
在 Ha
原创
2023-09-11 06:23:47
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第三阶段1.什么是数据库DB.DataBase数据库： 依照某种数据模型进行组织并存放到存储器的数据集合 DBMS.DataBase Management System – 数据库管理系统： 用来操纵和管理数据库的大型服务 软件 DBS.DataBase System – 数据库系统： 即 DB+DBMS ，指带有数据库并整合了数据库管理软件的计算机系统2.主流数据库服务软件有哪些？开源且跨平台的
目录数据清洗（ETL）定义MapReduce里的ETL案例:去除日志中字段个数小于等于 11 的日志MapReduce开发总结1.输入数据接口：InputFormat2.逻辑处理接口：Mapper3.Partitioner分区4.Comparable排序5.Combiner合并6.逻辑处理接口：Reducer7.输出数据接口：OutputFormatHadoop数据压缩优劣处原则MR支持的压缩编
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2023-07-20 20:44:07
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一、重复值 1、重复值判断od.duplicated(
subset: Union[Hashable, Sequence[Hashable], NoneType] = None, #判断依据列，列表传入
keep: Union[str, bool] = 'first', #判断模式first/last/False
) -> 'Series' 2、重复值删除od
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2023-10-13 19:06:41
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网站日志流量分析系统之（日志收集）已将数据落地收集并落地至HDFS，根据网站日志流量分析系统中架构图，接下来要做的事情就是做离线分析，编写MR程序或通过手写HQL对HDFS中的数据进行清洗；由于清洗逻辑比较简单，这里我选择用Hive来对HDFS中的数据进行清洗（当然也可以用MR来清洗）。数据清洗处理过程相对较长，所以：Be patient，please!二、服务器规划三、数据清洗 由于本次测
数据库的导入的工具实现 最近的需求是把excel模板中的数据导入到数据库对应表中，采用Navicat工具的导入功能，下面记录一下处理的过程，以备查看。第一步、 数据库滤重在用户表中，有部分人存在两条记录，最新的一条是有效数据，因此需要对人员表进行滤重操作。将滤重的结果存放到单独的一张表中，SQL语法：create table T1 as T2// create
Hadoop学习笔记一Hadoop介绍解决存储海量数据问题解决数据处理问题 Hadoop介绍Hadoop是一个海量数据的分布式处理框架，主要解决三个方面的问题： 1、海量数据的存储（HDFS），将海量数据切片成块，分散存储到整个计算机集群中去。对于存储过程中部分计算机出现数据丢失的问题，HDFS的解决方案是：将海量数据进行分块，每个块有3个或以上副本，存储到3个或以上台机器，当某台电脑故障导致数
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2023-08-29 21:58:11
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文章目录1.计数器API2.计数器案例实操数据清洗案例实操-复杂解析版 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(1)采用枚举的方式统计计数enum MyCounter{MALFORORMED ,NORMAL}//对枚举定义的自定义计数器加1.context. get
Hadoop离线项目之数据清洗1.背景1.1 企业级大数据项目开发流程项目调研：技术？业务？ 以业务为导向的项目调研,根据不同的行业对项目进行调研,主要以 产品经理、非常熟悉业务的、项目经理等人员进行项目调研.需求分析：明确做什么 做成什么样子的（做东西不要局限于某个技术） 首先需求是由用户提出,是可见的,明确规定了需要什么,其次是隐式的需求,隐式的需求需要开发人员自己来实现,要根据业界的一些东西
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2023-09-01 09:19:38
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