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 ...

Kafka Streams 1.Apache Kafka開源項目的一個組成部分,是一個功能強大,易於使用的庫.用於在Kafka上構建高可分布,可拓展,高容錯的應用程序. 2.Kafka Strea ...

本文主要講述kettle的使用和與Java整合,具體下載與安裝請自行百度! kettle有兩種腳本方式:轉換和工作,工作中可以添加轉換.以下以轉換為例. 1.新建一個轉換, 2.在工作中經常用到的是表輸入和表輸出（從一個數據庫中提煉數據，插入到另外一個數據庫中進 ...

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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 ...

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 ...

前言 1. 刪除重復 2. 異常值監測 3. 替換 4. 數據映射 5. 數值變量類型化 6. 創建啞變量 統計師的Python日記【第7天：數據清洗（1）】 前言 根據我的Python學習計划： Numpy → Pandas ...