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 ...

2：写spark程序统计iis网站请求日志中 每天每个小时段成功访问ip的数量 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　更灵活的运用spark算子，意味着写更少的代码 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2 ...

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 ...

前言 1. 删除重复 2. 异常值监测 3. 替换 4. 数据映射 5. 数值变量类型化 6. 创建哑变量 统计师的Python日记【第7天：数据清洗（1）】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas ...

　　接触Python两年多了，还从来没有独立用Python完成一个项目，说来惭愧。最近因为工作需要，用Excel和oracle整理数据貌似不可行了，于是转向Python，理所当然的踩了很多坑，一一记录下来，避免以后再次入坑，毕竟不常用，好了伤疤就会忘了疼··· 业务场景： 　　领导拿来几个 ...

数据清洗的概念 专业定义 数据清洗是从记录表、表格、数据库中检查、纠正或删除损坏或不准确记录的过程。 专业名词 脏数据 没有经过处理自身含有一定问题的数据（缺失、异常、重复......） 干净数据 经过处理的完全符合规范要求的数据 常用方法 1.读取外部 ...

数据清洗 数据清洗概念: 数据分析过程: 明确需求>>>收集采集>>>数据清洗>>>数据分析>>>数据报告(数据可视化) 数据清洗专业定义: 数据清洗是从记录表,表格,数据库中检测,纠正或删除损坏 ...

INSERT OVERWRITE TABLE mktmall.tmall_201412_uid_pid select regexp_extract(uid,'^[0-9]*$', 0),regexp_ ...