概述：实现强强联合，助力实时分析
Elasticsearch-Hadoop (ES-Hadoop) 连接器将 Hadoop 海量的数据存储和深度加工能力与 Elasticsearch 实时搜索和
分析功能进行连接。它能够让您快速深入了解大数据，并让您在 Hadoop 生态系统中更好地开展工作。
对 Hadoop 数据进行交互分析
Hadoop 是出色的批量处理系统，但是要想提供实时结果则颇具挑战
转载
2023-07-24 10:58:41
84阅读
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
转载
2023-08-12 20:35:49
227阅读
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 ...
转载
2021-08-25 11:44:00
736阅读
2评论
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
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
转载
2023-08-07 22:11:11
158阅读
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
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
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
转载
2023-09-01 08:26:04
330阅读
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
转载
2023-09-01 09:19:38
227阅读
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
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
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
——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
转载
2023-07-12 15:13:20
131阅读
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
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
转载
2023-10-16 13:26:02
141阅读
# 数据清洗与Hadoop：处理大数据的基础实践
## 引言
在大数据时代，信息的快速增长使得数据处理变得愈发重要。其中，数据清洗（Data Cleaning）是数据预处理的重要步骤，它旨在去除错误、重复和不一致的数据，以确保后续分析的准确性。而在处理海量数据时，分布式计算框架如Hadoop显得尤为关键。本文将探讨数据清洗的基础知识，并给出基于Hadoop的代码示例，最后我们将通过关系图和表格
Hello World示例-- 示例数据set rawText='''
{"id":9,"content":"1","label":0.0}
{"id":10,"content":"2","label":0.0}
{"id":11,"content":"中国","label":0.0}
{"id":12,"content":"e","label":0.0}
{"id":13,"content":"
转载
2023-09-24 09:07:36
56阅读
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
转载
2023-09-07 20:29:08
82阅读
本节正式进入数据分析环节。数据分析流程概括来讲，分为四个环节：数据清洗——数据规整——数据可视化——数据聚合，将分别花一节进行讲述。目录一、缺失数据清洗1.1 观察缺失数据1.2 删除缺失值1.3 填充缺失值1.4 利用映射进行数据转换二、 重复数据清洗2.1 观察重复数据2.2 删除重复数据三、 异常值清洗3.1 检测异常值3.2 替换异常值3.2.1 通过赋值直接替换3.2.2 通
