数据预处理背景大数据项目开发流程数据质量准确性：数据是正确的，数据存储在数据库中的值对应于真实世界的值。数据不准确的原因数据收集设备故障。数据输入错误。数据传输过程出错。命名约定、数据输入、输入字段格式不一致。相关性：指数据与特定的应用和领域有关。相关性应用场景构造预测模型时，需要采集与模型相关的数据。相同的数据再不同的应用场景，相关性也是不一样的。完整性：指信息具有一个实体描述的所有必需的部分，
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2024-06-09 10:09:43
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在这个处处充斥着大数据影响的时代之下，不懂Python，不懂大数据，你就可能轻易地错过身边的黄金。我们生活在数据密布的环境中，就像《帝国》中尼奥身处虚拟代码世界一样，真实世界一样是由一串串不断变化的数字矩阵组成，其中充满了本应显而易见，却不为人重视的价值。虽然我们离开了数据，也不至于寸步难行，但你看到那些运用数据666的人，已经起飞了
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2023-09-27 07:11:42
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# Python处理大数据 vs Hadoop处理大数据
在当今数据驱动的世界中，处理大数据的需求愈加迫切。作为一名开发者，了解不同技术的比较可以帮助我们选择最合适的工具进行大数据处理。本文将以 Python 与 Hadoop 为例，探讨它们在处理大数据时的异同，并且通过一个简单的示例来演示如何实现这一过程。
## 整体流程
下面是处理大数据的基本流程，包含使用 Python 和 Hadoo
文章目录加速处理大数据的思路动机最开始的方法1. 概述2. 遇到的问题3. 速度慢的根本原因优化后的方法1. 概述2. 具体方法（具体代码看下一章）方法一：批量查询数据，减少调用数据库的次数方法二：建立数据库索引并定时重建索引方法三：查询数据时指定列，不要全部查询所有列方法四：多进程运行python程序方法五：用DataX工具 将结果存入数据库推荐方法/工具一、multiprocessing：多
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2024-03-29 06:19:46
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原创
2024-06-26 14:05:08
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数据预处理的概念清理、集成、转换、离散、归约、特征选择和提取等一系列处理工作,达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准。（选择题会出其他词汇，让你变辨别是否是数据预处理的流程） 2.1大数据的特征（1）不完整性：数据记录属性值缺失。（处理方法也要记住）（2）有噪音：含噪声指的是数据具有不正确的属性值，包含错误或存在偏离期望的离群值（指与其他数值比较差异较大的值）。 异
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2023-11-28 17:25:03
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文章目录2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群 2.1 概述• Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构 • Hadoop是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性，并且可以部署在廉价的计算机集群中 • Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS（Hadoop Di
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2023-08-13 17:57:47
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大数据平台目前业界也没有统一的定义，但一般情况下，使用了Hadoop、Spark、Storm、Flink等这些分布式的实时或者离线计算框架，建立计算集群，并在上面运行各种计算任务，这就是通常理解上的大数据平台。大数据平台其实是根据业务需求来决定使用哪些框架或者哪些工具来搭建的平台，从而来实现完成业务需求。Zookeeper：大数据领域里面一个分布式服务协调框架，主要是帮助其他的框架正常运行。Had
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2023-07-26 22:14:56
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数据分析是大数据处理与应用的关键环节，它决定了大数据集合的价值性和可用性，以及分析预测结果的准确性。在数据分析环节，应根据大数据应用情境与决策需求，选择合适的数据分析技术，提高大数据分析结果的可用性、价值性和准确性质量。那大数据处理过程是怎样? 大数据处理过程 1.采集：大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行
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2023-09-04 16:18:41
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数据预处理一、了解什么是预处理二、为什么要进行预处理三、数据预处理基本方法1、基础方法四、应用1.准备数据2.导入库3.导入数据集4. 数据清洗——查看缺失值（1）处理普通空值（2）处理年龄年份金额等数据5. 数据归约6. 数据变换 一、了解什么是预处理数据预处理就是一种数据挖掘技术，本质就是为了将原始数据转换为可以理解的格式或者符合我们挖掘的格式。二、为什么要进行预处理在真实世界中，数据通常是
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2023-10-10 14:14:56
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1.数据处理的主要操作2.离散化与连续化3.特征提取与构造4.数据选择与构造5.缺失值的处理6.多重共线性和内生性1. 数据处理的主要操作映射与收集数据 ：我们获得数据后需要对数据的每一列都定义属性，这样才方便我们接下来的数据处理。缩放大型数据：对于使用数据不一定要全部使用，我们应该根据情况选择我们需要的数据，或者说根据我们的需求增加数据。处理噪声与错误：主要分为两种问题，内部错误：由
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2024-01-25 20:36:29
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一些介绍分布式计算模型批处理计算：（大容量静态数据集）有界、持久、大量理需要访问全套记录，不适合对处理时间要求较高的场合偷老师的图：常见计算模式主要点在于分开mapper和reducer，然后确定每个<key,value>键值对的意义求和模式(Summarization Pattern) 单词统计：map阶段：输入<key,value>是<网页ID,网页内容>，
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2024-02-23 07:34:15
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1、前言因为负责基础服务,经常需要处理一些数据,但是大多时候采用awk以及java程序即可,但是这次突然有百万级数据需要处理,通过awk无法进行匹配,然后我又采用java来处理,文件一分为8同时开启8个线程并发处理,但是依然处理很慢,处理时长起码在1天+所以无法忍受这样的处理速度就采用python来处理,结果速度有了质的提升,大约处理时间为1个小时多一点,这个时间可以接受,后续可能继续采用大数据思
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2023-08-20 20:54:17
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一：为什么要预处理数据？
（1）现实世界的数据是肮脏的（不完整，含噪声，不一致）
（2）没有高质量的数据，就没有高质量的挖掘结果（高质量的决策必须依赖于高质量的数据；数据仓库须要对高质量的数据进行一致地集成）
（3）原始数据中存在的问题：
不一致 —— 数据内含出现不一致情况
反复
不完整 —— 感兴趣的属性没有
含噪
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2024-06-26 12:01:53
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处理大数据对象CLOB中可以存储海量文字BLOB中可以存储海量二进制数据如果程序中要想处理这样的大对象操作，则必须使用PreparedStatement完成，所有的内容要通过IO流的方式从大文本字段中保存和读取。 写入大文本数据 汉字的编码要改成gbk //=================================================
// F
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2023-08-30 07:30:28
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1.数据处理的主要操作2.离散化与连续化3.特征提取与构造4.数据选择与构造5.缺失值的处理6.多重共线性和内生性1. 数据处理的主要操作映射与收集数据 ：我们获得数据后需要对数据的每一列都定义属性，这样才方便我们接下来的数据处理。缩放大型数据：对于使用数据不一定要全部使用，我们应该根据情况选择我们需要的数据，或者说根据我们的需求增加数据。处理噪声与错误：主要分为两种问题，内部错误：由
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2024-05-29 23:06:54
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互联网的普及和信息化的加速发展，数据量呈现爆炸式增长，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了一个重要的问题。大数据技术的出现，为数据挖掘和分析提供了更加高效、精准的解决方案。一、大数据技术在数据挖掘中的应用1.数据采集数据挖掘的第一步是数据采集，大数据技术可以帮助企业从多个渠道采集数据，包括社交媒体、传感器、网站、移动应用等。通过大数据技术，企业可以获取更加全面、准确的数据，为后续的数据挖掘和分
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2023-05-30 09:09:27
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大数据和以往的信息产出方式相比具有三个明显的特征—数据量大、非结构性和实时性，它创造了一个无限可能的世界。企业正在以史无前例的方式建立和应用大数据解决方案，这些方案不仅能够帮助他们实现收益的最大化，更重要的是他们重新定义了与客户的关系。 企业为何变得如此痴迷？大数据真的和以前大范围数据处理有着如此大的差别么？ &nb
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2023-11-25 21:44:09
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随着前端的飞速发展，在浏览器端完成复杂的计算，支配并处理大量数据已经屡见不鲜。那么，如何在最小化内存消耗的前提下，高效优雅地完成复杂场景的处理，越来越考验开发者功力，也直接决定了程序的性能。本文展现了一个完全在控制台就能模拟体验的实例，通过一步步优化，实现了生产并操控多个1000000（百万级别）对象的场景。导读：这篇文章涉及到 javascript 中 数组各种操作、原型原型链、ES6、clas
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2023-06-12 17:56:52
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其实这个问题老是在面试的时候提到
1。建立专门的汇总表（这个表一般是每天晚上做统计处理），建立索引(索引的话，插入和修改会变慢，也是只做统计原因之一)，用来查询，如果量非常大，那么分表，还是大，那么分库,就是数据仓库概念了
2。关联表查询(多表联合查询)的大数据，首先就是1(把多个表做成一个统计表，或者多个表都做统计表处理)，不管关联不关联都做统计表处理，如果非得要操作表要处理，那么做视图是个
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2010-03-31 20:49:00
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