1,case when 的利用,清洗诸如评分等的内容,用例如下. case when new.comment_grade = '五星商户' then 50 when new.comment_grade = '准五星商户' then 45 when new.comment_grade = '四星商户' then 40 when new.comment_grade = '准四星商户' then 35 when new.comment_grade = '三星商户' then 30 when new.c

做Data Mining,其实大部分时间都花在清洗数据 时间 2016-12-12 18:45:50  51CTO 原文  http://bigdata.51cto.com/art/201612/524771.htm 主题 数据挖掘 前言:很多初学的朋友对大数据挖掘第一直观的印象,都只是业务模型,以及组成模型背后的各种算法原理.往往忽视了整个业务场景建模过程中,看似最普通,却又最精髓的特征数据清洗.可谓是平平无奇,却又一掌定乾坤,稍有闪失,足以功亏一篑. 大数据圈里的一位扫地僧 说明:这篇文章很

虚拟机: hadoop:3.2.0 hive:3.1.2 win10: eclipse 两阶段数据清洗: (1)第一阶段:把需要的信息从原始日志中提取出来 ip:    199.30.25.88 time:  10/Nov/2016:00:01:03 +0800 traffic:  62 文章: article/11325 视频: video/3235 (2)第二阶段:根据提取出来的信息做精细化操作 ip--->城市 city(IP) date--> time:2016-11-10 00:01

日期:2019.11.13 博客期:115 星期三 Result文件数据说明: Ip:106.39.41.166,(城市) Date:10/Nov/2016:00:01:02 +0800,(日期) Day:10,(天数) Traffic: 54 ,(流量) Type: video,(类型:视频video或文章article) Id: 8701(视频或者文章的id) 测试要求: 1. 数据清洗:按照进行数据清洗,并将清洗后的数据导入hive数据库中. 两阶段数据清洗: (1)第一阶段:把需要的信息

日期:2019.11.14 博客期:116 星期四 基本的处理类 import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import java.sql.SQLException; import java.sql.Statement; import java.util.ArrayList; import java

日期:2019.11.17 博客期:118 星期日 这几天在写程序的时候虚拟机崩了,无语~所以重新从最初的状态开始配环境,重新整理之前的所有代码程序.

实现目标 Hive可以实时查询Hbase中的数据. hive中的表插入数据会同步更新到hbase对应的表中. 可以将hbase中不同的表中的列通过 left 或 inner join 方式映射到hive 中的一个视图中. Hive map hbase 1,启动hive hbase 在hive hbase服务启动的情况下, $HIVE_HOME/bin/hive --auxpath $HIVE_HOME/lib/hive-hbase-handler-1.1.0-cdh5.7.1.jar,$HIVE

一.hive的压缩 1. hadoop的压缩 1)为什么需要压缩 MapReduce的性能瓶颈:网络IO.磁盘IO 数据量:对于MapReduce的优化,最主要.根本就是要能够减少数据量 Combiner:减少跨网络传输的数据量 压缩:将数据量减少,但是需要消耗CPU计算功能 2)哪些地方可以压缩 (1)输入文件进行压缩 (2)map的输出进行压缩 (3)reduce的输出进行压缩 3)压缩方式 gzip,lzo,snappy,bzip2 10G -->128M 10G -->压缩gizp -

一.说在前面的话 上一篇,楼主介绍了使用flume集群来模拟网站产生的日志数据收集到hdfs.但我们所采集的日志数据是不规则的,同时也包含了许多无用的日志.当需要分析一些核心指标来满足系统业务决策的时候,对日志的数据清洗在所难免,楼主本篇将介绍如何使用mapreduce程序对日志数据进行清洗,将清洗后的结构化数据存储到hive,并进行相关指标的提取. 先明白几个概念: 1)PV(Page View).页面浏览量即为PV,是指所有用户浏览页面的总和,一个独立用户每打开一个页面就被记录1 次.计算方

1 数据来源 本次实战的数据来自于"YouTube视频统计与社交网络"的数据集,是西蒙弗雷泽大学计算机学院在2008年所爬取的数据 数据集地址 1. 1 Youtube视频表格式如下: 列名 注释 视频ID 一个11位字符串,是唯一的 上传 一个字符串的视频上传者的用户名 年龄 视频上传日期和2007年2月15日之间的整数天(YouTube的设立) 类别 由上传者选择的视频类别的字符串 长度 视频长度的整数v 观看数 一整数的视图 率 一个浮点数的视频速率 评分 整数的评分 评论数 一

ETL实践--Spark做数据清洗 上篇博客,说的是用hive代替kettle的表关联.是为了提高效率. 本文要说的spark就不光是为了效率的问题. 1.用spark的原因 (如果是一个sql能搞定的关联操作,可以之间用kettle导原始数据到hive,用hive视图做关联直接给kylin提供数据) (1).场景一之前用kettle需要多个转换.关联才能实现数据清洗的操作. 用hive不知道如何进行,就算能进行也感觉繁琐,同时多个步骤必然降低数据时效性.用mr的话也是同样道理太多步骤繁琐不堪.

一.ETL介绍: 数据抽取:把不同的数据源数据抓取过来,存到某个地方 数据清洗:过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再进行抽取 不完整的数据:比如数据里一些应该有的信息缺失,需要补全后再写入数据仓库 错误的数据:比如字符串数据后面有一个回车操作.日期格式不正确.日期越界等,需要修正之后再抽取 重复的数据:重复数据记录的所有字段,需要去重 数据转换:不一致的数据转换,比如同一个供应商在结算系统的编码是XX0001,而在CRM中编码是YY0001,统一编码 实现有多种方法: 1.借助ETL工具(

一.Hive的几种数据模型 内部表 (Table 将数据保存到Hive 自己的数据仓库目录中:/usr/hive/warehouse) 外部表 (External Table 相对于内部表,数据不在自己的数据仓库中,只保存数据的元信息) 分区表 (Partition Table将数据按照设定的条件分开存储,提高查询效率,分区----->  目录) 桶表 (Bucket Table本质上也是一种分区表,类似 hash 分区   桶 ----> 文件) 视图表 (视图表是一个虚表,不存储数据,用来

hive的排序,分組练习 数据: 添加表和插入数据(数据在Linux本地中) create table if not exists tab1( IP string, SOURCE string, TYPE string ) row format delimited fields terminated by '|' stored as textfile; load data local inpath '/home/data/data1.txt' into table tab1; 1.问题:(top

Hadoop开发存在的问题 只能用java语言开发,如果是c语言或其他语言的程序员用Hadoop,存在语言门槛. 需要对Hadoop底层原理,api比较了解才能做开发. Hive概述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具.可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行.其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析. Hive是建

先查看表 timestamp可以转换为标准的时间(精确到秒);https://tool.lu/timestamp/ 这个时间格式用处很多: 多个时间可以使用函数,来切换. 每个用户 产生行为的时候,用timestamp来区分下单先后关系,记录什么时候看过哪些商品: 比较大小,比如最早订单.. select max(`timestampss`) as max_tm,min(`timestampss`)  as min_tm from  user_data;  --``是1前面的那个符号, 我们以最

作为数据工程师,我日常用的主力语言是R,HiveQL,Java与Scala.R是非常适合做数据清洗的脚本语言,并且有非常好用的服务端IDE——RStudio Server:而用户日志主要储存在hive中,因此用HiveQL写job也是日常工作之一:当然R的执行效率确实不靠谱,因此还需要Java(Elasticsearch,Hadoop的原生语言)与Scala(Spark的原生语言)的帮助. R和python一样也是一个很好的胶水语言,在搜索引擎的实战中,我就是用R来完成了ES集群索引的全量/增量

主要内容: 1.Hive的基本工能机制和概念 2.hive的安装和基本使用 3.HQL 4.hive的脚本化运行使用方式 5.hive的基本语法--建表语法 6.hive的基本语法--内部表和外部表. 7.hive的基本语法--create建表 like as 8.hive的基本语法--数据导入--从本地--从hdfs 9.查询语法 10.数据类型 11.hive函数 1.   什么是hive hive本身是一个单机程序.转在哪里都行,相对于hadoop来说就是一个hdfs的客户端和yarn的客

ETL项目2:大数据清洗,处理:使用MapReduce进行离线数据分析并报表显示完整项目 思路同我之前的博客的思路 https://www.cnblogs.com/symkmk123/p/10197467.html 但是数据是从web访问的数据 avro第一次过滤 观察数据的格式,我们主要分析第四个字段的数据.发现有.css , .jpg .png等等等无效的数据. 通过观察数据发现有效数据都不带 . , 所以第一次过滤写入avro总表里的数据一次过滤后的有效数据,不包含 .css , .jpg

在MapReduce中使用lzo压缩 1).首先将数据文件在本地使用lzop命令压缩.具体配置过详见配置hadoop集群的lzo压缩 //压缩lzop,解压缩lzop -d [root@ncst word]# lzop words.txt [root@ncst word]# ls words.txt words.txt.lzo 2).将lzo文件上传到hdfs [root@ncst word]# hadoop fs -put words.txt.lzo /test/in/words/[root@