文章目录引言0.HBase的启动与停止1.创建表2.删除表3.表的其他操作3.1 修改表结构3.2 查看表结构3.3 显示所有用户定义的表3.4 查询表是否存在3.5 查询表是否可用3.6 查询表中记录数4.插入数据4.1 插入单条数据4.2 插入多行数据5.删除数据5.1 删除单行数据5.2 删除表内所有数据6.修改数据7.查询数据7.1 查询单行数据7.2 查看指定时间戳范围的数据7.3 查
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2024-05-30 12:10:15
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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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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
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2024-02-02 14:34:55
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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
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2023-09-01 09:19:38
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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
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2024-05-24 16:47:45
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——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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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
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2024-02-02 10:04:12
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# 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
原创
2024-08-20 11:45:46
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# Hadoop清洗数据：一种基础数据处理方法
数据清洗是数据分析中至关重要的一步，而Hadoop作为一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模的数据集，使得数据清洗变得高效而易于操作。本文将探讨使用Hadoop进行数据清洗的基本流程，并使用示例代码演示具体实现。
## 什么是数据清洗？
数据清洗是指在数据分析过程中，对数据进行选择、编辑和转换，以确保数据的质量和有效性。这一过程包括去除重复值
我们在做数据分析，清洗的过程中，很多时候会面对各种各样的数据源，要针对不同的数据源进行清洗，入库的工作。当然python这个语言，我比较喜欢，开发效率高，基本上怎么写都能运行，而且安装配置简单，基本上有网的环境pip install全部都搞定，没网的话，把whl包copy过来一行命令也就解决了本篇博客就针对，在windows平台下使用python3（python2社区将要停止支持，使用3是大势所趋
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2023-08-23 10:02:46
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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
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2024-07-04 15:27:12
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1.计数器应用 hadoop为每个作业维护若干个内置计数器，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，使用户可监控已经处理的输入数据量和已产生的输出数据量； 1.1 计数器API 1.1.1 采用枚举的方式统计计数 enumMyCounter(MALFORORMED,NORMAL) 1.1.2 采用计数器组，计数器名称的方式统计 context
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2023-06-25 20:38:12
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目录一、压缩概述优缺点原则二、MR 支持的压缩编码三、压缩方式选择Gzip压缩Bzip2 压缩Lzo压缩Snappy压缩压缩位置选择四、压缩参数配置五、压缩案例六、数据清洗ETL 一、压缩概述优缺点优点：减少磁盘IO、减少磁盘存储空间； 缺点：增加CPU开销。原则运算密集型的job，少用压缩；IO密集型的job，多用压缩。二、MR 支持的压缩编码压缩算法对比压缩性能比较三、压缩方式选择压缩方式选
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2023-10-01 08:14:40
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Hadoop之Join、计数器、数据清洗概述目录Reduce joinMap join计数器应用数据清洗（ETL）1. Reduce join原理Map端的主要工作：为来自不同表(文件)的key/value对打标签以区别不同来源的记录。然后用连接字段作为key，其余部分和新加的标志作为value，最后进行输出。Reduce端的主要工作：在reduce端以连接字段作为key的分组已经完成，我们只需要
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2024-04-02 17:12:45
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# Hadoop数据清洗步骤
## 概述
在大数据处理中，数据清洗是非常重要的一步，通过数据清洗可以去除无效数据、处理缺失值、标准化数据格式等，以提高数据质量和可用性。本文将详细介绍Hadoop数据清洗的步骤，并给出每一步所需要执行的代码和注释。
## 数据清洗步骤
下表展示了Hadoop数据清洗的主要步骤及其相应的代码和注释。
| 步骤 | 代码 | 注释 |
|------|------
原创
2023-08-28 10:45:17
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今天想和大家聊聊关于利用Excel来进行数据清洗的一些问题以及流程，对于许多要和数据打交道的小朋友，日后可能会用的上，当然了，我这就是菜鸟入门水平，如果大家有更好的点子补充，那当然是再好不过的。我会把数据清理过程中需要用到的知识点和函数梳理一下。1. 拿到数据的第一时间，先检查数据。小编我日常暴力拆解，很多时候在不了解一件事物的情况下对它进行运作，这是不够聪明的选择。对于一份原始数据
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2024-03-18 06:27:13
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如今，越来越多企业都开展了数据分析工作，因此不管从事什么行业、什么岗位，拥有一定的数据分析能力在职场中都是“香饽饽”一样的存在。现在有很多人都有想要学习数据分析知识的心，但还没有找到数据分析的“路”，不知道应该从何学起。今天小编就带大家来了解一个很基础但也比较冷门的知识点——数据清洗。 虽然数据清洗被提及的频率不如数据分析、数据挖掘、数据可视化等词高，但并不代表它就不重要喔，数据清洗也是
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2023-09-06 09:25:27
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ETL项目1:大数据采集,清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析完整项目思路分析: 1.1 log日志生成用curl模拟请求,nginx反向代理80端口来生成日志.#! /bin/bash
function get_user_agent(){
a0='User-Agent:MQQBrowser/26 Mozilla/5.0 (Linux; U; Andro
hadoop 添加删除datanode及tasktracker
首先：
建议datanode和tasktracker分开写独立的exclude文件，因为一个节点即可以同时是datanode和tasktracker，也可以单独是datanode或tasktracker。
1、删除datanode
修改namenode上的hdfs-site.xml
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2023-07-13 17:20:45
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一、Hadoop序列化1.为什么要使用序列化在整个MapReduce过程中，我们需要对需要处理的文件处理成一个个 键值对的Map文件来处理，对于一些简单的数据只有一列或者两列的情况使用一个键值对就可以正常的存储。当然 现实生活中我们要处理的文件往往是拥有好多列的。例如下面这个要处理的文件，我们在处理时显然只用键值对只能存储两个信息。那么怎样才能将所有信息都存进去呢？ 这个时候我们就想到了Java中
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2023-09-04 14:51:09
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