ETL實踐--Spark做數據清洗
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 ...
原文：【電商日志項目之四】數據清洗-ETL
環境 hadoop . . 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 當了解ETL之后，有一些工具，比如開源kettle可以做這個工作。但是也可以完全自己開發，ETL無非就是三個階段：數據抽取 ...
2019-07-03 09:10 0 581 推薦指數：
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