目录1.JSON依赖的jar包2.下载地址3.下载方法4.遇到的报错5.使用方法 1.JSON依赖的jar包在Java中使用json需要引入以下六个jar包，分别为：json-lib-2.4-jdk15.jar ezmorph-1.0.6.jar commons-lang-2.6.jar commons-collections-3.2.2.jar commons-beanutils-1.9.4.
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2023-09-06 13:49:06
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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
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2023-08-12 20:35:49
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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
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2023-08-07 22:11:11
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目录日志文件准备：一.日志数据清洗： 第一步：数据清洗需求分析：二.代码实现 2.1 代码和其详解2.2创建jdbcUtils来连接Mysql数据库2.3 运行后结果展示：三、留存用户分析 3.1需求概览3.2.代码实现3.3 运行后结果展示： 四、活跃用户分析 4.1需求概览4.2代码实现日志文件准备：链接：https://pan.baidu.c
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2023-09-18 00:17:47
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日志数据清洗，主要采用spark 的定时任务,清洗出有效数据,并保存到hive数据仓库中存储。常用流程如下：参考：https://gaojianhua.gitbooks.io/bigdata-wiki/content/sparkclean.html
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2023-05-31 13:12:58
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# Java Spark实现数据清洗
在大数据处理中，数据清洗是非常重要的一步。数据清洗可以帮助我们去除脏数据、处理缺失值、规范数据格式等，以确保数据质量和准确性。在本文中，我们将介绍如何使用Java Spark框架来实现数据清洗。
## 什么是Java Spark
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统，它提供了基于内存的计算功能，可以用于大规模数据处理。Spark支持多种编
原创
2024-07-11 04:08:10
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文章目录网站日志分析实例日志过滤日志分析 网站日志分析实例日志是非结构化数据，做分析需要先将日志文件做数据清洗。将数据清洗为结构化数据，入库分析。 另外，还有考虑数据的管理，譬如日志数据增量更新等等。针对数据量大，可采用大数据工具存储和计算，譬如开源的Hadoop。至于大数据量的日志可以存在hdfs中，然后通过spark等工具去做分析日志过滤对于一个网站日志，首先要对它进行过滤，删除一些不必要的
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2023-11-08 22:49:57
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# Spark 数据清洗入门指南
数据清洗是数据分析和机器学习中不可或缺的一部分。它的目标是转化原始数据，使其更为整洁、准确和适用。本指南将帮助您从头开始理解如何使用Apache Spark进行数据清洗。
## 流程概览
以下是进行Spark数据清洗的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
在大数据处理的时代，Apache Spark已经成为了数据清洗和处理的重要工具。其中，清洗列是一个常见且重要的工作。在这篇博文中，我们将深入探讨如何在Spark中有效清洗列，涉及的内容包括背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和生态扩展。
## 技术定位
随着数据量的不断增长，数据的质量和准确性变得至关重要。在数据分析和机器学习的工作流中，数据清洗是成功的基础。Spark提供了方便高
# 使用Spark进行数据清洗的步骤指南
在数据分析和数据挖掘中，数据清洗是一个至关重要的步骤。作为一名初入行的小白，了解如何使用Spark进行数据清洗将帮助你为进一步的数据分析打下坚实的基础。本文将引导你了解数据清洗的基本流程，并为每个步骤提供具体的代码示例及其解释。
## 数据清洗流程
以下是数据清洗的一般流程，可以帮助你了解每一步的工作内容。
| 步骤 | 描述
文章目录KillTask 消息从提交到执行的传递流程DAGScheduler 提交 cancel job请求SchedulerBackend 发送Kill消息到 ExecutorExecutor 的 killTask 处理过程TaskRunner 线程的生命周期TaskRunner kill Task过程Executor 在 Shutdown 过程中是如果造成 DeadLock 的CoarseG
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2023-11-06 22:58:54
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本节主要讲解：1）json格式数据处理方法2）第三方工具包的使用方法3）java集合数据类型【项目任务】编写一个程序，显示未来的天气信息。【知识点解析】为了方便后面代码的分析，先需要掌握几个相关的知识。1.什么是json格式数据从结构上看，我们所见到的所有的数据（data）最终都可以分解成三种类型： 第一种类型是标量（scalar），也就是一个单独的字符串（string）或数字（numbers）
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2023-10-05 09:27:42
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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
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2024-01-02 15:41:44
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# Java Spark 表数据清洗 Demo：一份详细指南
数据清洗是数据分析和数据科学领域中最重要的步骤之一。在海量的数据中，脏数据（例如缺失值、重复数据、不一致的数据格式等）会严重影响分析结果的准确性。本文将介绍如何使用 Java 和 Apache Spark 进行数据清洗，并提供一个简单的示例代码。
## 什么是 Apache Spark？
Apache Spark 是一个开源的分布
原创
2024-09-12 07:05:03
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spark-sql是用来处理结构化数据的模块，是入门spark的首要模块。
技术的学习无非就是去了解它的API，但是Spark有点难，因为它的例子和网上能搜到的基本都是Scala写的。我们这里使用Java。
入门例子
数据处理的第一个例子通常都是word count，就是统计一个文件里每个单词出现了几次。我们也来试一下。
> 这个例子网上有很多，即使是通过spark实现的也不少；这里面大部分
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2023-07-18 22:44:29
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# Spark数据清洗流程
## 1. 简介
在大数据领域中，数据清洗是非常重要的一项工作。而Spark作为一个强大的分布式计算框架，可以帮助我们高效地进行数据清洗工作。本文将介绍如何使用Spark进行数据清洗，并给出相应的代码示例。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[读取数据]
C[数据清洗]
D[保存清洗后
原创
2023-12-21 05:08:59
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# 使用Apache Spark清洗HTML数据的方案
在数据分析和机器学习的过程中，HTML数据往往需要进行清洗，以便提取出有用的信息。本文将介绍如何使用Apache Spark来清洗HTML数据，具体的问题是从包含多层嵌套标签的HTML文档中提取文本内容。我们将通过示例来演示整个过程，并给出对应的代码示例。
## 问题描述
假设我们有一批网页数据，网页内容如下：
```html
原创
2024-10-03 06:18:13
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数据格式原格式日期时间种类监测站1数据监测站…数据StringIntStringDoubleDouble数据清洗PM2.5表、O3表…时间监测站数据String（“yyyy-MM-dd-HH“）StringDouble这样会出现大量数据冗余但是去掉了空值，并且以时间和监测站为主键更加容易操作。源数据表节选：datehourtype1001A1002A201501021AQI117852015010
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2024-08-19 10:28:03
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负责爬虫模块的同学丢给了我这样的一些json数据，从中取两条放在这里。[{
"caiming": "藜麦鸡肉丸",
"chengpin": "http://s1.st.meishij.net/r/178/85/5833928/s5833928_151843048575508.jpg",
"biaoqian": ["清热解毒", "美容养颜", "延年
在处理大数据时，数据清洗是一个极为重要且复杂的过程，尤其在使用Apache Spark进行分布式计算时。在这篇博文中，我将详细阐述在Spark环境中进行数据清洗的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析及监控告警等内容，力图为大家提供一套完整的解决方案。
### 备份策略
为了确保数据的有效性和完整性，我设计了一个全面的备份策略。首先通过思维导图展示我们需要备份的对象及方法。
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