1)数据采集 Flume: 产生的Web日志,写入到HDFS 2)数据清洗 Spark\Hive\MapReduce--》HDFS(Hive/Spark SQL表) 3)数据处理 按照业务逻辑进行统计分析 Spark\Hive\MapReduce--》HDFS(Hive/Spark SQL表) 4)处理结果入库 RDBMS(MySQL)\NoSQL(HBase、Redis) 5)数据可视化展示 通过图形化展示:饼图、柱状图、地图、...
1)数据采集 flume: web日志写入到HDFS 2)数据清洗 脏数据 spark、hive、MapReduce 或者是其他的一些分布式计算框架 清洗完之后的数据可以存放到HDFS(Hive/spark sql) 3)数据处理 按照我们的需要进行相应的统计和分析 spark、hive、MapReduce 或者是其他的一些分布式计算框架 4)处理结果入库 结果可以存放在RDBMS、Nosq...
本文这个例子对于 spark 来说应该算是高射炮打文字了,spark 在做数据清洗上绝对不是仅仅这么点刷子,我们这里使用 spark sql 对结构化数据做了简单的清洗,你可能了解过,我们还可以使用 Spark MLlib 或 Spark ML 来进行数据质量检查和数据 profiling,以识别数据中的异常值、离群值、噪声等问题。另外对于数据分析,我...
1、数据清洗 基本步骤: 按照Tab切割数据 过滤掉字段数量少于8个的数据 按照第一列和第二列对数据进行去重 过滤掉状态码非200的数据 过滤掉event_time为空的数据 将url按照&以及=切割 保存数据:将数据写入mysql表中 日志拆分字段: event_time url method status sip user_uip action_prepend action_client 如下是...
No. 2 离线数据处理架构 数据处理流程 1)数据采集 Flume: web日志写入到HDFS 2)数据清洗 脏数据 Spark、Hive、MapReduce 或者是其他的一些分布式计算框架 清洗完之后的数据可以存放在HDFS(Hive/Spark SQL) 3)数据处理 按照我们的需要进行相应业务的统计和分析 ...
数据清洗 PM2.5表、O3表… 这样会出现大量数据冗余但是去掉了空值,并且以时间和监测站为主键更加容易操作。 源数据表节选: 思路 先把第一行的表头提取出来,影响操作数据。 除去第一行表头,获取所有数据,对每行数据进行切分,把type作为RDD的主键,再以date+hour作为key,其余数据作为value拼接成map,map为RDD的值。为...
使用Spark RDD:如果需要更灵活的数据清洗操作,可以使用Spark RDD来处理数据,例如通过map()、filter()等函数来对数据进行清洗。 使用第三方库:Spark也支持使用第三方库来进行数据清洗,例如使用Spark MLlib进行数据预处理,使用Spark Streaming进行实时数据清洗等。 总的来说,Spark提供了多种方法来进行数据清洗,开发人员可...
- Spark 可以作为数据仓库的计算引擎，处理大规模的数据加载、转换和存储。它可以与 Hive、HBase 等数据存储系统集成，构建高效的数据仓库解决方案。- 企业可以利用 Spark 将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，存储到数据仓库中，为数据分析和决策提供统一的数据视图。ETL 流程 - 在数据抽取、转换和加载（ETL）...
下面是etl清洗数据与spark数据清洗区别：1、处理方式不同。etl通常采用批量处理方式，即将数据从源系统中抽取出来，然后进行清洗和转换，最后再加载到目标系统中。而spar则是一个分布式计算框架，可以实现实时或离线数据处理，适合于大规模数据的处理和分析。2、数据处理能力不同。etl的数据处理能力相对较弱，...
尽量去复用RDD,差不多的RDD,可以抽取称为一个共同的RDD,供后面的RDD计算时,反复使用。 b、公共RDD一定要实现持久化 对于要多次计算和使用的公共RDD,一定要进行持久化。 持久化:即将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中,(BlockManager),以后无论对这个RDD做多少次计算,那么都是直接取这个RDD的持久化的数据,比如从内存中...