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Kettle利用Java脚本提供数据清洗示例。

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简介:
这是一个Kettle提供的转换脚本,它能够与Java代码协同工作,从而实现数据的清洗和处理。

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客服
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  • 使JavaKettle中进行
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    本示例介绍如何运用Java脚本在Kettle工具内执行复杂的数据清洗任务,包括数据验证、转换及错误处理等关键步骤。 这是一个Kettle转换的脚本示例,可以通过该示范结合Java代码来进行数据清洗。
  • Kettle中的
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    《Kettle中的数据清洗》:本文深入介绍如何使用开源ETL工具Kettle进行高效的数据预处理工作。涵盖数据清理、转换及优化技巧,助力数据分析与挖掘。 利用Kettle工具进行数据清洗,根据特定条件去除不需要的内容。
  • Kettle 在 Excel 中进行大
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    本教程介绍如何使用Kettle工具在Excel环境中执行复杂的大数据清洗任务,包括数据转换、去重及格式化等操作。 在进行大数据Excel数据清洗时,可以利用Kettle工具并结合JavaScript来实现更复杂的数据处理任务。这种方法有助于提高数据质量,并最终将清洗后的数据导入到Excel中。
  • 使JavaKettle中获取库值
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    本教程介绍如何利用Java脚本在Pentaho Data Integration (Kettle)工具中从数据库提取数据值。通过示例代码详细讲解了配置与实现过程,帮助用户掌握基于Java的定制化数据处理技巧。 Kettle通过Java脚本获取数据库的值。
  • 种子.zip
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    《清洗种子脚本》是一款实用的自动化工具,专为提高种子文件处理效率设计。它能帮助用户快速清理和优化下载种子,提升资源获取的速度与质量。 实测可以将种子洗白,但资源能否下载成功取决于种子本身的质量。使用方法如下:安装nodejs后解压文件,在当前目录输入命令 `node cleanTorrent XXX.torrent` ,新的种子将在NEW文件夹中生成。 如有问题,请在下方评论区留言,我修改了部分nodejs模块的源代码。
  • PythonOpenStreetMap地图
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    本项目旨在使用Python编程语言对OpenStreetMap提供的原始地图数据进行清理和处理,以提取有价值的信息并提升数据质量。通过代码实现数据预处理、错误修正及格式化等步骤,为地理信息系统开发提供支持。 使用Python对OpenStreetMap地图数据进行清洗。以美国纽约为例来了解该城市的数据统计信息。 文件大小: - map.osm:53.9 MB - osm.db:31.1 MB - nodes.csv:15.9 MB - nodes_tags.csv:2.31 MB - ways.csv:2.05 MB - ways_tags.csv:6.32 MB - ways_nodes.cv :7.04 MB 数据统计: 1、节点数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM nodes; ``` 结果为 185622。 2、路径数量(ways): ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways; ``` 结果为333904。 3、唯一用户数: ```sql SELECT COUNT(DISTINCT(e.uid)) FROM (SELECT uid FROM nodes UNION ALL SELECT uid FROM ways) e; ``` 结果为10515个不同贡献者。 4、前十位贡献者的数量: ```sql SELECT e.user, COUNT(*) as num FROM (SELECT user FROM nodes UNION ALL SELECT user FROM ways) e GROUP BY e.user ORDER BY num DESC LIMIT 10; ``` 结果为:Rub21_nycbuildings|88077,robgeb|42555,lxbarth_nycbuildings|33760等。 5、highway 的数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways_tags WHERE key=highway; ``` 结果为 44697个。 6、bicycle 的数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM ways_tags WHERE key=bicycle; ``` 结果为6368。 7、餐厅的数量: ```sql SELECT COUNT(*) FROM nodes_tags WHERE value=restaurant; ``` 结果为 792家餐厅。
  • WebSpoon 9.0:基于 Web 的工具(Kettle
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    WebSpoon 9.0是一款先进的基于Web的数据清洗和转换工具,它是Kettle项目的一部分,提供了用户友好的界面来处理复杂的ETL任务。 Kettle的Web版本可以通过自己编译的war包直接部署到Tomcat下运行,并通过http://localhost:8080/webspoon/spoon访问。
  • ——针对需要的大
    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。
  • 开放免费的工具OpenRefine:OpenRefine 3.7.2版的压缩包下载和使
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    OpenRefine是一款强大的数据清洗工具,现推出最新3.7.2版本。用户可免费获取其压缩包并安装使用,轻松进行复杂的数据处理与优化工作。 目前有三款免费的数据清洗工具:OpenRefine、Weka 和 Data Wrangler。这里提供的是 openrefine-3.7.2 版本的压缩包,下载后解压即可使用。创建 OpenRefine 项目非常简单,只需三个步骤:选择文件、预览数据内容和确认创建。