1. 导入隐式转换 2. 读取 / 存储 mongodb 数据并转换为对象 df (不 as 转换也是 DataFrame 对象,但一般会习惯转换一下在进行操作) 3. 将 DataFrame 转换为 sql 表进行操作, 如果例如有时间格式化等功能需要加入 ...
.数据如何处理 .从数据中如何提取有用的特征 .有哪些衍生特征 http: www.aboutyun.com thread .html数据处理以及转化 当我们完成了一些对数据集的探索和分析,我们知道了一些关于用户数据以及电影数据的特征,接下来我们该做些什么呢 为了让原始数据能够在机器学习算法中变得有用,我们首先需要清理以及在提取有用的特征值之前使用各种方法尽可能地转化它。其中的转化和特征提取步骤 ...
2017-07-28 17:22 0 1196 推荐指数:
1. 导入隐式转换 2. 读取 / 存储 mongodb 数据并转换为对象 df (不 as 转换也是 DataFrame 对象,但一般会习惯转换一下在进行操作) 3. 将 DataFrame 转换为 sql 表进行操作, 如果例如有时间格式化等功能需要加入 ...
ETL实践--Spark做数据清洗 上篇博客,说的是用hive代替kettle的表关联。是为了提高效率。 本文要说的spark就不光是为了效率的问题。 1、用spark的原因 (如果是一个sql能搞定的关联操作,可以直接用kettle导原始数据到hive,用hive ...
1. 首先启动zookeeper 2. 启动kafka 3. 核心代码 生产者生产消息的java代码,生成要统计的单词 在SparkStreaming中接收指定话题的数据,对单词进行统计 ...
一、下载示例代码: git clone https://github.com/melphi/spark-examples.git 从示例代码中可以看到 pox中引入了 Spark开发所需要的依赖。 二、把代码导入 IDE IDE应该会识别这是 Maven项目,在IDE中打包: 打包后 ...
基本思想 与flink流的join原理不同的是,Spark双流join是对俩个流做满外连接 ,因为网络延迟等关系,不能保证每个窗口中的数据key都能匹配上,这样势必会出现三种情况:(some,some),(None,some),(Some,None),根据这三种情况,下面做一下详细解析 ...
目前,公司里数据质量检测是通过配置规则报警来实现的,对于有些表需要用shell脚本来封装hivesql来进行检测,在时效性和准确上不能很好的满足,故尝试使用Deequ来做质量检测工具。 一、官网示例 二、生产中配置的一些规则 ...
前言 ETL是 Extract-Transform-Load的缩写,也就是抽取-转换-加载,在数据工作中是非常重要的部分。实际上,ETL就是一个对数据进行批处理的过程,一个ETL程序就是一个批处理脚本,执行时能将一堆数据转化成我们需要的形式。 每个接触过数据批处理的工程师,都走过ETL的流程 ...
转载引用自:http://www.cnblogs.com/tovin/p/3833985.html 最近在使用spark开发过程中发现当数据量很大时,如果cache数据将消耗很多的内存。为了减少内存的消耗,测试了一下 Kryo serialization的使用 代码包含三个类,KryoTest ...