文章目录Flink 基本处理流程（上）数据读取直接读取文件从列表当中读取文件从socket读取网络数据从Kafka读取数据addSource自定义数据源数据处理map与flatmap的区别过滤分组处理（滚动聚合）reduce使用 Flink 基本处理流程（上）目前对于我对flink的基本的一个流程的了解来看的话，对于Flink其实的流处理我们其实完整的步骤只需要大概四步。1.对数据的读取2.对数
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；
背景:公司疫情填报系统。公司有A、B两类员工，每日需要填写疫情相关的信息。这批数据存在mysql之中，个人填报信息每天最多存1条记录，多次提交的数据会将最新记录保留。其中主要涉及三张表，一张员工信息表、一张在公司的疫情填报表，一张不在公司的疫情填报表。两张表中关联字段user_id。整体的处理思路:kafka -> flink -> redis flink中清洗思路
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
一个数据抽取过程主要包括创建一个作业，并且每个作业可以包括多个转换操作。此数据抽取过程可通过Kettle工具完成，也可以通过编写程序调用的方式实现。目录2.1 转换详细步骤：2.2 作业1. 转换转换是ETL解决方案中重要的组成部分之一，主要用于数据的抽取、转换以及加载等操作，其本质是一组图形化的数据转换配置的逻辑结构。 一个转换包括一个或多个步骤，步骤之间通过跳(hop)来连接。跳定义了一个单向
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Flink中的状态管理状态的原因Flink的状态分类Managed State和Raw StateOperator StateKeyed State状态一致性 Flink中的状态由一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态可以认为状态就是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问Flink 会进行状态管理，包括状态一致性、故障处理以及高效存储和访问，以便开发人员可以专注于
1、应用场景分析参考徐崴老师Flink项目数据清洗【实时ETL】数据报表1.1、数据清洗【实时ETL】1.1.1、需求分析针对算法产生的日志数据进行清洗拆分算法产生的日志数据是嵌套大JSON格式（json嵌套json），需要拆分打平针对算法中的国家字段进行大区转换最后把不同类型的日志数据分别进行存储1.1.2、架构图1.2、新建项目工程创建一个大的项目，用Maven来维护 每个flink需求，即j
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2023-08-29 16:56:58
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文章目录Dataflow编程执行图并行度数据传输策略任务链 Dataflow编程顾名思义，Dataflow程序描述了数据如何在不同操作之间流动。Dataflow程序通常表现为有向无环图（DAG），图中顶点称为算子（Operator），表示计算。而边表示数据依赖关系。算子是Dataflow程序的基本功能单元，他们从输入获取数据，对其进行计算，然后产生数据并发往输出以供后续处理。而所有Flink程序
项目说明实现功能模拟实时推荐系统中，数据实时采集与数据预处理，并用Kafka进行数据实时消费功能。实现场景用户对商品进行评分，后台实时对其进行获取与分析，并经过计算后，生成实时推荐结果。项目架构图流程说明1、用户在浏览器点击商品对商品进行评分时，调用商品服务的接口。2、评分接口将用户、商品、评分等信息通过logger输出到文件。3、Flume监听log文件，将日志信息通过log主题发送到Kafka
字节跳动数据流的业务背景数据流处理的主要是埋点日志。埋点，也叫 Event Tracking，是数据和业务之间的桥梁，是数据分析、推荐、运营的基石。用户在使用 App、小程序、Web 等各种线上应用时产生的行为，主要通过埋点的形式进行采集上报，按不同的来源分为客户端埋点、Web 端埋点、服务端埋点。不同来源的埋点都通过数据流的日志采集服务接收到 MQ，然后经过一系列的 Flink 实时 ETL 对
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
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
目录1，项目目标分析2，数据清洗2，存入数据库3，地图站点显示开发3.1，pojo类3.2，dao层 3.3，service层3.4，controller层 3.5，html页面4，风速显示功能开发4.1，pojo层4.2，dao层4.3，service层4.4，controller层4.5，html页面5，结果展示5.1，全球站点信息的显示5.2，当点击的点为非站点时的显示&
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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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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调研从网上的调研来看，其实整个百度有清洗流程的只有[1]其他都是抄的[1]中的内容。 实验流程这个流程的话,不要去研究redis的Flink SQL Client的操作方法,因为在mvn repository中没有看到flink-sql-connector-redis之类 的jar所以该流程适可而止吧############################################
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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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
——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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