1. 導入隱式轉換 2. 讀取 / 存儲 mongodb 數據並轉換為對象 df (不 as 轉換也是 DataFrame 對象,但一般會習慣轉換一下在進行操作) 3. 將 DataFrame 轉換為 sql 表進行操作, 如果例如有時間格式化等功能需要加入 ...
.數據如何處理 .從數據中如何提取有用的特征 .有哪些衍生特征 http: www.aboutyun.com thread .html數據處理以及轉化 當我們完成了一些對數據集的探索和分析,我們知道了一些關於用戶數據以及電影數據的特征,接下來我們該做些什么呢 為了讓原始數據能夠在機器學習算法中變得有用,我們首先需要清理以及在提取有用的特征值之前使用各種方法盡可能地轉化它。其中的轉化和特征提取步驟 ...
2017-07-28 17:22 0 1196 推薦指數:
1. 導入隱式轉換 2. 讀取 / 存儲 mongodb 數據並轉換為對象 df (不 as 轉換也是 DataFrame 對象,但一般會習慣轉換一下在進行操作) 3. 將 DataFrame 轉換為 sql 表進行操作, 如果例如有時間格式化等功能需要加入 ...
ETL實踐--Spark做數據清洗 上篇博客,說的是用hive代替kettle的表關聯。是為了提高效率。 本文要說的spark就不光是為了效率的問題。 1、用spark的原因 (如果是一個sql能搞定的關聯操作,可以直接用kettle導原始數據到hive,用hive ...
1. 首先啟動zookeeper 2. 啟動kafka 3. 核心代碼 生產者生產消息的java代碼,生成要統計的單詞 在SparkStreaming中接收指定話題的數據,對單詞進行統計 ...
一、下載示例代碼: git clone https://github.com/melphi/spark-examples.git 從示例代碼中可以看到 pox中引入了 Spark開發所需要的依賴。 二、把代碼導入 IDE IDE應該會識別這是 Maven項目,在IDE中打包: 打包后 ...
基本思想 與flink流的join原理不同的是,Spark雙流join是對倆個流做滿外連接 ,因為網絡延遲等關系,不能保證每個窗口中的數據key都能匹配上,這樣勢必會出現三種情況:(some,some),(None,some),(Some,None),根據這三種情況,下面做一下詳細解析 ...
目前,公司里數據質量檢測是通過配置規則報警來實現的,對於有些表需要用shell腳本來封裝hivesql來進行檢測,在時效性和准確上不能很好的滿足,故嘗試使用Deequ來做質量檢測工具。 一、官網示例 二、生產中配置的一些規則 ...
前言 ETL是 Extract-Transform-Load的縮寫,也就是抽取-轉換-加載,在數據工作中是非常重要的部分。實際上,ETL就是一個對數據進行批處理的過程,一個ETL程序就是一個批處理腳本,執行時能將一堆數據轉化成我們需要的形式。 每個接觸過數據批處理的工程師,都走過ETL的流程 ...
轉載引用自:http://www.cnblogs.com/tovin/p/3833985.html 最近在使用spark開發過程中發現當數據量很大時,如果cache數據將消耗很多的內存。為了減少內存的消耗,測試了一下 Kryo serialization的使用 代碼包含三個類,KryoTest ...