ETL实践--Spark做数据清洗
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 ...
原文：【电商日志项目之四】数据清洗-ETL
环境 hadoop . . 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 当了解ETL之后，有一些工具，比如开源kettle可以做这个工作。但是也可以完全自己开发，ETL无非就是三个阶段：数据抽取 ...
2019-07-03 09:10 0 581 推荐指数：
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