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 接着來看: 1、首先編寫UDF ...
需求:統計某網站的pv 網頁瀏覽量 ,uv 用戶量 的數據量,並存儲於數據庫中,以便於用戶查詢。 思路分析: 將logs數據導入至hdfs中存儲 清洗數據獲得此次需求需要的數據內容 以數據內容做為條件進行分區處理,以提高查詢效率 將分區表的統計結果插入至一張新表中,便於sqoop export 將清洗后的數據存儲至MySQL中 具體實現: . 在hive中建立相對應的數據庫,再在數據庫中創建與lo ...
2018-07-10 22:20 0 1162 推薦指數:
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什么是臟數據? 數據倉庫中的數據是面向某一個主題的數據集合,這些數據從多個業務系統中抽取,並且存在歷史數據。這樣就避免不了存在數據錯誤、數據沖突。這些錯誤數據和沖突數據就被稱為臟數據。比如:不完整的數據、錯誤的數據、重復的數據。 洗數據:發現並糾正數據文件中可識別的錯誤的最后一道程序 ...
MongoDB 存儲日志數據 https://www.cnblogs.com/nongchaoer/archive/2017/01/11/6274242.html 線上運行的服務會產生大量的運行及訪問日志,日志里會包含一些錯誤、警告、及用戶行為等信息,通常服務會以文本的形式記錄日志信息 ...
環境 hadoop-2.6.5 首先要知道為什么要做數據清洗?通過各個渠道收集到的數據並不能直接用於下一步的分析,所以需要對這些數據進行缺失值清洗、格式內容清洗、邏輯錯誤清洗、非需求數據清洗、關聯性驗證等處理操作,轉換成可用的數據。具體要做的工作可以參考文章:數據清洗的一些梳理 當了 ...
預覽數據 這次我們使用 Artworks.csv ,我們選取 100 行數據來完成本次內容。具體步驟: 導入 Pandas 讀取 csv 數據到 DataFrame(要確保數據已經下載到指定路徑) DataFrame 是 Pandas 內置的數據展示的結構,展示速度很快 ...
概要 准備工作 檢查數據 處理缺失數據 添加默認值 刪除不完整的行 刪除不完整的列 ...
概要 了解數據 分析數據問題 清洗數據 整合代碼 了解數據 在處理任何數據之前,我們的第一任務是理解數據以及數據是干什么用的。我們嘗試去理解數據的列/行、記錄、數據格式、語義錯誤、缺失的條目以及錯誤的格式,這樣我們就可以大概了解數據分析之前要做哪些“清理”工作。 本次 ...
數據清洗是數據分析過程中一個非常重要的環節,數據清洗的結果直接關系到模型效果和最終結論。在實際中,數據清洗通常會占數據分析整個過程的50%-80%的時間。下面介紹以下數據清洗主要的步驟和任務。 1.數據預處理階段 該階段的主要任務是將數據導入數據庫中,然后查看數據:對數據有個基本的了解 ...