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大数据采集与ETL数据清洗实践(含全套视频、课件和代码)

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简介:
本课程全面解析大数据采集与ETL数据清洗技术,涵盖理论知识及实战案例。提供全套教学资源,包括视频教程、详细课件以及实用代码,助力学员快速掌握技能,成为数据处理专家。 本段落详细介绍了网站日志生成过程以及企业数据采集方案,并回顾了Flume拦截器、channel选择器、sink处理器的使用方法,讲解了如何通过Flume实现将日志从网站服务器传输到HDFS并进行自动分区的过程。同时,还讨论了利用定时调度Shell脚本对日志数据进行分区上传至HDFS的方法。此外,本段落分析了ETL(提取、转换和加载)的具体思路,并探讨了在ETL过程中Driver类以及自定义Key的实现方式。最后,文中提供了ETL日志解析类及Mapper代码开发实现示例,并指导如何对整个ETL程序进行打包测试。

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客服
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  • ETL
    优质
    本课程全面解析大数据采集与ETL数据清洗技术,涵盖理论知识及实战案例。提供全套教学资源,包括视频教程、详细课件以及实用代码,助力学员快速掌握技能,成为数据处理专家。 本段落详细介绍了网站日志生成过程以及企业数据采集方案,并回顾了Flume拦截器、channel选择器、sink处理器的使用方法,讲解了如何通过Flume实现将日志从网站服务器传输到HDFS并进行自动分区的过程。同时,还讨论了利用定时调度Shell脚本对日志数据进行分区上传至HDFS的方法。此外,本段落分析了ETL(提取、转换和加载)的具体思路,并探讨了在ETL过程中Driver类以及自定义Key的实现方式。最后,文中提供了ETL日志解析类及Mapper代码开发实现示例,并指导如何对整个ETL程序进行打包测试。
  • ETL同步迁移工具
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    ETL数据同步迁移与清洗工具是一款高效的数据处理解决方案,支持从多种数据源提取、转换及加载至目标数据库,确保数据清洗和整合过程的准确性和高效性。 提供完全免费的ETL数据迁移同步清洗工具,支持Oracle、SQLServer、Access、SQLite等多种常用数据库之间的数据迁移与增量同步。该工具拥有独特的迁移引擎,确保其在效率上远超一般的同步软件。此外,它还支持虚拟表和不同结构间的数据迁移,并具备数据库备份功能。
  • .zip
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    本资源包包含《数据可视化》课程所需的全部代码及数据集,涵盖Python、JavaScript等技术实现的数据展示案例。适合学习和实践数据可视化的学员使用。 数据可视化课程整体代码+数据.zip
  • Weblog KPI: 使用Flume日志,MapReduce,Hive进行ETL处理
    优质
    本项目专注于构建一个高效的网络日志分析系统。采用Apache Flume收集网站运营日志,并通过MapReduce框架清洗和预处理数据;最后利用Hive执行复杂的数据提取、转换与加载操作以支持深度数据分析需求。 使用Web-Hadoop Flume采集日志数据,通过MapReduce进行日志清洗,并利用Hive执行ETL操作。
  • Python入门(一):NumpyPandas
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    本篇文章是《Python数据清洗入门实践》系列的第一部分,主要介绍了如何使用Numpy和Pandas这两个强大的库进行高效的数据处理和分析。适合初学者了解基础知识并开始动手练习。 在Python的数据处理领域,numpy和pandas是最为常用的工具。Numpy通过向量化运算极大地提升了数据处理的效率,而Pandas则提供了丰富的功能来高效地进行数据清洗工作。因此,在使用Python进行数据分析时,充分利用这些库的功能是非常重要的。
  • 京东评论获取及处理(、可分析)-程设计项目.zip
    优质
    本项目为数据库课程设计作品,旨在通过抓取和解析京东商品评论数据,实现数据的有效清洗、可视化以及深入分析。包含从数据采集到最终报告的全过程技术实践。 系统概述对评论内容进行初步分析以确定所需抓取的信息。在京东商城手机评价页面上,用户可以留下昵称、会员等级、评分星级、购买时间以及所购手机型号等信息。通过研究这些数据,我们可以了解不同级别会员的购物偏好,并为他们推荐相应的产品;同时从用户的评论内容中还能推断出消费者对产品的态度和哪些回复受到较高关注;分析购买时间则有助于我们掌握消费者的集中购买时间段。以上所有分析结果能帮助商家更精准地投放广告并提供更加个性化的服务给用户。
  • 程精华PPT导论》资料(7章).rar
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    本资源提供清华大学《大数据导论》课程的核心PPT讲义,涵盖七章内容,全面解析大数据技术与应用,适合学习和研究参考。 清华大学精品大数据课程PPT课件 - 第1章 大数据概念与应用(35页) - 第2章 大数据的架构(40页) - 第3章 大数据采集及预处理(48页) - 第4章 大数据的存储(39页) - 第5章 分析(43页) - 第6章 大数据可视化(29页) - 第7章 大数据的商业应用(44页)
  • 案例——针对需要
    优质
    本案例聚焦于大数据环境下的数据清洗技术应用,通过实际操作解决海量数据中的脏数据、重复记录等问题,提升数据分析质量。 大数据清洗案例:需要对数据进行清理的工作主要包括去除重复记录、修正错误的数据值以及处理缺失的信息。通过这些步骤确保分析结果的准确性和可靠性。在实际操作中,可能还需要识别并移除异常值或噪音数据,以提高模型训练的质量和效率。 对于具体场景而言,比如电子商务网站的日志文件清洗过程中,需要检查用户行为记录中的重复项,并修正产品价格等关键信息中的错误输入。同时,在处理客户反馈时要确保没有遗漏任何评论或者评分信息。此外还需特别注意日期格式的一致性问题以及空值的填补策略。 通过一系列规范化的操作可以大大提高原始数据的质量,为后续的数据挖掘和机器学习应用奠定坚实的基础。
  • ETL-Kettle学习(教程+
    优质
    本教程旨在帮助读者掌握ETL工具Kettle的使用方法和技巧,并通过实例讲解如何利用Kettle进行有效的数据提取、转换及加载操作。适合初学者快速入门,同时为有一定基础的学习者提供深入实践的机会。 ETL-kettle学习实验包括教程和数据部分。
  • 面部(WIDER_FACE
    优质
    本项目专注于使用Python对WIDER_FACE数据集进行面部图像的数据预处理工作,包括去除低质量图片、调整大小以及标签信息标准化等步骤。 为了防止在使用wider_face数据集标签进行训练时出现段错误导致训练中断的问题,需要对这些标签进行清洗处理。