OpenRefine简介目前有三款免费的数据清洗工具：OpenRefine，Weka，Data Wrangler。下面主要介绍OpenRefine。● OpenRefine前身是谷歌公司(Google) 开发的数据清洗工具GoogleRefine, 随后于2012年开放源代码，改为现在的OpenRefine ● 一款基于计算机浏览器的数据清洗软件 ● 在数据清洗、数据探索以及数据转换方面非常有效的
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
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
文章目录一、简介二、资源库（新建、管理）三、转换1. 新建数据源2. 简单的输入输出 配置步骤2.1 配置表输入2.2 配置表输出2.3 保存2.4 启动与执行结果3. 转换1. 去重（去重前需要 排序）2. 剪切字符串3. 拆分字段4. 增加常量5. 增加序列6. 字段选择7. 字符串操作8. 字符串替换9. 计算器10. 值映射11. 行/列转换11.1 列转行（在数据库中叫做行专列）行转列
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
1.背景数据挖掘过程中，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，接下来还有数据集成、数据转换和数据规约等一系列处理。在实际应用中，数据预处理的工作量占整个建模过程的60%，可以说
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2023-09-08 22:50:59
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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############################################
第 29 课时讲过，在计算 PV 和 UV 的过程中关键的一个步骤就是进行日志数据的清洗。实际上在其他业务，比如订单数据的统计中，我们也需要过滤掉一些“脏数据”。所谓“脏数据”是指与我们定义的标准数据结构不一致，或者不需要的数据。因为在数据清洗 ETL 的过程中经常需要进行数据的反序列化解析和 Java 类的映射，在这个映射过程中“脏数据”会导致反序列化失败，从而使得任务失败进行重启。在一些大作业
文章目录数据清洗步骤函数大全数据清洗的内容总结 数据清洗步骤数据获取，使用read_csv或者read_excel数据探索，使用shape，describe或者info函数行列操作，使用loc或者iloc函数数据整合，对不同的数据源进行整理数据类型转换，对不同字段数据类型进行转换分组汇总，对数据进行各个维度的计算处理重复值、缺失值和异常值以及数据离散化函数大全merge,concat函数常常用于
有界数据处理 有界数据在概念上非常简单，并且可能对每个人都很熟悉。在图1-2中，我们从左侧开始，其中包含一个充满熵的数据集。我们通过一些数据处理引擎（通常是批处理，虽然设计良好的流引擎也能正常工作）运行它，例如MapReduce，并且在右侧最终得到一个具有更大内在价值的新结构化数据集。 图1-2。 在这里插入图片描述在这里插入图片描述 使用经典批处理引擎进行有界数据处理。左侧的有限非结构化数据池通
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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目前在Python中, numpy和pandas是最主流的工具Numpy中的向量化运算使得数据处理变得高效Pandas提供了大量数据清洗的高效方法在Python中，尽可能多的使用numpy和pandas中的 函数，提高数据清洗的效率1.NumpyNumpy中常用的数据结构是ndarray格式使用array函数创建，语法格式为array(列表或元组)可以使用其他函数例如arange、linspace
Kratos 是一个用于构建微服务和云原生应用的 Go 语言框架，由 bilibili 开发并开源。Kratos 框架提供了一套完整的解决方案，包括服务治理、RPC、配置管理、日志、链路追踪等功能。以下是对 Kratos 技术的详细总结。概述 Kratos：是一个用于构建微服务和云原生应用的 Go 语言框架。 由 bilibili 开发并开源，旨在提供高效、可靠的微服务架构。 提供服务治理、RPC
在Flink去重第一弹:MapState去重中介绍了使用编码方式完成去重，但是这种方式开发周期比较长，我们可能需要针对不同的业务逻辑实现不同的编码，对于业务开发来说也需要熟悉Flink编码，也会增加相应的成本，我们更多希望能够以sql的方式提供给业务开发完成自己的去重逻辑。本篇介绍如何使用sql方式完成去重。为了与离线分析保持一致的分析语义，Flink SQL 中提供了distinct去重方式，使
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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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
数据清洗工具OpenRefine作者：chszs，转载需注明。博客主页：http://blog.csdn.net/chszs数据经常被称为一座金矿，尤其是在当今数据驱动的经济环境下更是如此。怎样把数据集在OpenRefine中进行转换，优化数据的质量以便于在真实场景下重用它们。一、介绍OpenRefine我们来看一个残酷的现实：你的数据是杂乱无章的。错误会散步到你的大数据集中，无论你有多么细心，错
原创
2014-02-27 13:39:31
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# Python数据清洗工具实现指南
## 1. 概述
在数据分析和机器学习领域，数据清洗是一个非常重要的步骤，它涉及到数据的预处理和转换，以消除数据中的噪声、错误和不一致性。本文将指导你如何使用Python来实现一个简单的数据清洗工具。
## 2. 实现步骤
首先，我们来看一下整个数据清洗的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 加载数据
原创
2023-08-26 07:55:43
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