hive分析nginx日志一:http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7066230.html hive分析nginx日志二:http://www.cnblogs.com/wcwen1990/p/7074298.html 接着来看: 1、首先编写UDF ...
需求:统计某网站的pv 网页浏览量 ,uv 用户量 的数据量,并存储于数据库中,以便于用户查询。 思路分析: 将logs数据导入至hdfs中存储 清洗数据获得此次需求需要的数据内容 以数据内容做为条件进行分区处理,以提高查询效率 将分区表的统计结果插入至一张新表中,便于sqoop export 将清洗后的数据存储至MySQL中 具体实现: . 在hive中建立相对应的数据库,再在数据库中创建与lo ...
2018-07-10 22:20 0 1162 推荐指数:
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什么是脏数据? 数据仓库中的数据是面向某一个主题的数据集合,这些数据从多个业务系统中抽取,并且存在历史数据。这样就避免不了存在数据错误、数据冲突。这些错误数据和冲突数据就被称为脏数据。比如:不完整的数据、错误的数据、重复的数据。 洗数据:发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序 ...
MongoDB 存储日志数据 https://www.cnblogs.com/nongchaoer/archive/2017/01/11/6274242.html 线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误、警告、及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息 ...
环境 hadoop-2.6.5 首先要知道为什么要做数据清洗?通过各个渠道收集到的数据并不能直接用于下一步的分析,所以需要对这些数据进行缺失值清洗、格式内容清洗、逻辑错误清洗、非需求数据清洗、关联性验证等处理操作,转换成可用的数据。具体要做的工作可以参考文章:数据清洗的一些梳理 当了 ...
预览数据 这次我们使用 Artworks.csv ,我们选取 100 行数据来完成本次内容。具体步骤: 导入 Pandas 读取 csv 数据到 DataFrame(要确保数据已经下载到指定路径) DataFrame 是 Pandas 内置的数据展示的结构,展示速度很快 ...
概要 准备工作 检查数据 处理缺失数据 添加默认值 删除不完整的行 删除不完整的列 ...
概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前,我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式,这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。 本次 ...
数据清洗是数据分析过程中一个非常重要的环节,数据清洗的结果直接关系到模型效果和最终结论。在实际中,数据清洗通常会占数据分析整个过程的50%-80%的时间。下面介绍以下数据清洗主要的步骤和任务。 1.数据预处理阶段 该阶段的主要任务是将数据导入数据库中,然后查看数据:对数据有个基本的了解 ...