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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# 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
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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正则匹配全部汇总匹配中文:[\u4e00-\u9fa5]英文字母:[a-zA-Z]数字:[0-9]匹配中英，英文字母和数字及下划线：^[\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9]+$同时匹配判断输入长度：[\u4e00-\u9fa5_a-0zA-Z0-9_]{4,10}5.(?!_) 不能以——开头(?!.*?_S) 不能以_结尾)[a-zA-Z0-9u4e00-u9fa5]+ 至少一个汉字
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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根据系统的内存使用量，CPU使用量，以及进程数分析问题ETL与ELTETL多数依靠工具，利用工具进行数据清洗，标准化后装载ELT是先将数据装载入数据库，再利用数据库技术清洗数据使用ETL还是ELT和你本身数据库的特性有关的，有些种类数据库（线性增长的数据库||并行处理），数据的逻辑处理在库内的速度要快，而有些库是将复杂的逻辑放在库外更合适。Teradata数据库采用的就是典型的ELT，因为数据库本
## ETL HIVE 数据清洗的方法
### 引言
在现代大数据环境中，数据清洗是数据处理的重要步骤之一。清洗数据可以帮助我们从原始数据中去除无效或错误的数据，使其更加可靠和可用。在Hadoop生态系统中，Hive是一个常用的数据仓库和查询工具，因此，在Hive中进行数据清洗是非常常见的。
本文将介绍基于ETL（提取、转换和加载）的Hive数据清洗方法。我们将重点讨论以下几个方面：
1.
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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1.基于ETL的数据清洗1.1 ETL的概念ETL是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从源端经过抽取、转换、加载至目的端的过程。 企业中常用的ETL实现有多种方法，常见方式如下： （1）借助ETL工具。 （2）编写SQL语句。 （3）将ETL工具和SQL语句结合起来使用。1.2 ETL的体系结构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
,本文主要讲解python数据预处理中的数据清洗的主要工作：缺失值处理、重复值处理、异常值处理的相关内容，希望对您的学习有所帮助。数据挖掘过程中，采集的原始数据里存在着各种不利于分析与建模工作的因素，比如数据不完整、数据矛盾、异常值等。这些因素不仅影响建模的执行过程，更有甚者在不知不觉间给出错误的建模结果，这就使得数据清洗显得尤为重要。但是数据清洗并不是数据预处理的全部内容，它只是第一步而已，接下
Kafka Streams 1.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 ...
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2021-08-25 11:44:00
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在数据分析中，数据清洗是为了进一步的数据分析分析准备数据，从而收集具有可行性的建议，促使公司以数据为驱动力，进而适应幻化莫测的市场动态。数据会以各种形式出现，并且在大多数情况下是不精准，不准确，重复出现，带有垃圾信息或带有不一致性的问题。对于要用于制定战略和计划决策的数据分析，通过数据清洗来实现数据准确性起着十分重要的作用。 如果不进行数据清洗会怎样？ ·从自己的数据库中获取一组特定
# Hive数据清洗入门指南
作为一名经验丰富的开发者，我深知数据清洗在数据处理中的重要性。Hive作为一种流行的大数据存储和查询工具，其数据清洗功能也非常强大。今天，我将向刚入行的小白们介绍如何使用Hive进行数据清洗。
## 数据清洗流程
数据清洗的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据导入 |
| 2 | 数据检查 |
| 3
一、删除包含异常值的记录通过Kettle工具，去除文件temperature.txt中的异常值。1、数据准备现在有这样一份记录一天中不同时间温度的数据文件temperature.txt，其中包含时间和温度（摄氏度）两个字段，具体内容如图所示（展示部分数据）。2、delete_anomalous _value转换（1）通过使用Kettle工具，创建一个转换delete_anomalous _valu
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2023-10-16 13:26:02
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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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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
数据清洗 文章目录数据清洗一、概念二、缺失值处理2.1. 缺失值2.2 概念2.2.1 完全随机缺失2.2.2 随机缺失2.2.3 非随机缺失2.3 处理方法2.3.1 填充2.3.1.1 Mean、Mode、Median估计2.3.1.2 KNN2.3.1.3 回归2.3.1.4 变量映射2.3.2 不处理2.3.3 删除三、异常值处理3.1 概念3.2 异常值检测3.2.1 散点图3.2.2
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2023-10-18 21:24:41
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