Dolphin Scheduler数据清洗入MYSQL

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mob64ca12e4972a 2023-10-09 08:41:00 ©著作权

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Dolphin Scheduler数据清洗入MYSQL

介绍

在数据分析和数据挖掘领域中，数据清洗是非常重要的一个环节。数据清洗可以帮助我们从原始数据中剔除无效、重复或错误数据，提高数据的质量和准确性。而Dolphin Scheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统，支持海量的数据处理和数据分析任务。

本文将介绍如何使用Dolphin Scheduler将数据清洗后写入MYSQL数据库中。我们将使用Python编写数据清洗的代码，并通过Dolphin Scheduler的任务调度功能来定期执行数据清洗任务。

准备工作

在开始之前，我们需要准备以下工作：

安装Dolphin Scheduler
安装MYSQL数据库
安装Python环境

数据清洗代码示例

我们将使用Python编写数据清洗的代码。以下是一个简单的示例，展示了如何读取原始数据、清洗数据，并将清洗后的数据写入MYSQL数据库中。

import pandas as pd
import pymysql

# 读取原始数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗
cleaned_data = data.drop_duplicates()  # 去重
cleaned_data = cleaned_data.dropna()  # 去除缺失值

# 连接MYSQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='password', db='mydb')

# 将清洗后的数据写入MYSQL数据库
cleaned_data.to_sql('cleaned_data', conn, if_exists='replace', index=False)

# 关闭数据库连接
conn.close()

上述代码中，我们使用pandas库读取原始数据，并通过drop_duplicates方法去除重复数据，通过dropna方法去除缺失值。然后，我们使用pymysql库连接MYSQL数据库，并使用to_sql方法将清洗后的数据写入MYSQL数据库中。

Dolphin Scheduler任务调度

为了定期执行数据清洗任务，我们可以使用Dolphin Scheduler的任务调度功能。以下是一个甘特图示例，展示了任务的执行流程：

gantt
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    title 数据清洗任务调度

    section 数据清洗任务
    数据清洗任务1           :active, 2022-01-01, 3d
    数据清洗任务2           :active, after 数据清洗任务1, 3d
    数据清洗任务3           :active, after 数据清洗任务2, 3d

上述甘特图展示了三个数据清洗任务，每个任务的执行时间间隔为3天。我们可以根据自己的需求来设置任务的执行时间间隔。

总结

数据清洗是数据分析和数据挖掘过程中的重要一环。本文介绍了如何使用Dolphin Scheduler将数据清洗后写入MYSQL数据库中。我们使用Python编写了数据清洗的代码示例，并使用Dolphin Scheduler的任务调度功能来定期执行数据清洗任务。希望本文能够帮助读者更好地进行数据清洗和数据处理工作。