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
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
——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
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
转载
2023-10-01 08:14:40
114阅读
Hadoop三、MapReduce3.12、ETL数据清洗3.12.1、数据清洗（ETL）3.13、数据压缩3.13.1、数据压缩3.13.2、压缩编码3.13.3、压缩位置3.13.4、压缩参数配置 三、MapReduce3.12、ETL数据清洗3.12.1、数据清洗（ETL）ETL：是Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过 抽取（Extract）、转换
转载
2023-09-01 09:18:11
58阅读
## Hadoop数据清洗实践
### 引言
在大数据时代，海量的数据需要进行清洗和整理，以便进一步的分析和挖掘。Hadoop作为一个分布式计算平台，可以用来处理大规模数据，包括数据清洗。本文将介绍如何使用Hadoop进行数据清洗，以解决一个实际的问题。
### 问题描述
假设我们有一个电商网站的用户行为数据，包括用户ID、商品ID、行为类型（如点击、购买、收藏等）、时间戳等字段。我们需要
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
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
一、重复值 1、重复值判断od.duplicated(
subset: Union[Hashable, Sequence[Hashable], NoneType] = None, #判断依据列，列表传入
keep: Union[str, bool] = 'first', #判断模式first/last/False
) -> 'Series' 2、重复值删除od
转载
2023-10-13 19:06:41
38阅读
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
# 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
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
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
转载
2023-06-25 20:38:12
300阅读
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
目录数据清洗（ETL）定义MapReduce里的ETL案例:去除日志中字段个数小于等于 11 的日志MapReduce开发总结1.输入数据接口：InputFormat2.逻辑处理接口：Mapper3.Partitioner分区4.Comparable排序5.Combiner合并6.逻辑处理接口：Reducer7.输出数据接口：OutputFormatHadoop数据压缩优劣处原则MR支持的压缩编
转载
2023-07-20 20:44:07
44阅读
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
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
转载
2023-09-06 09:25:27
90阅读
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",
转载
2023-08-22 12:49:39
163阅读
作者：网易云 数据清洗是将重复、多余的数据筛选清除，将缺失的数据补充完整，将错误的数据纠正或者删除，最后整理成为我们可以进一步加工、使用的数据。所谓的数据清洗，也就是ETL处理，包含抽取Extract、转换Transform、加载load这三大法宝。在大数据挖掘过程中，面对的至少是G级别的数据量，包括用户基本数据、行为数据、交易数据、资金流数据以及第三方的数据等等。选择正确的方式来清洗
转载
2023-08-13 22:35:28
401阅读
# 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
187阅读
