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 ...

2：寫spark程序統計iis網站請求日志中 每天每個小時段成功訪問ip的數量 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　更靈活的運用spark算子，意味着寫更少的代碼 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　2 ...

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 ...

　　接觸Python兩年多了，還從來沒有獨立用Python完成一個項目，說來慚愧。最近因為工作需要，用Excel和oracle整理數據貌似不可行了，於是轉向Python，理所當然的踩了很多坑，一一記錄下來，避免以后再次入坑，畢竟不常用，好了傷疤就會忘了疼··· 業務場景： 　　領導拿來幾個 ...

數據清洗的概念 專業定義 數據清洗是從記錄表、表格、數據庫中檢查、糾正或刪除損壞或不准確記錄的過程。 專業名詞 臟數據 沒有經過處理自身含有一定問題的數據（缺失、異常、重復......） 干凈數據 經過處理的完全符合規范要求的數據 常用方法 1.讀取外部 ...

數據清洗 數據清洗概念: 數據分析過程: 明確需求>>>收集采集>>>數據清洗>>>數據分析>>>數據報告(數據可視化) 數據清洗專業定義: 數據清洗是從記錄表,表格,數據庫中檢測,糾正或刪除損壞 ...

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