Spark大数据清洗框架设计与实现_金翰伟

在大数据分析平台的设计中，结合非结构化和半结构化数据管理分析，采用X86 MPP集群和Hadoop集群等技术，实现了京东业务系统的结构化数据计算和沙盘演练功能。此外，还包括数据交换平台、实时分析平台以及历史归档查询平台等多个关键组件，全面支持大数据区的管理和应用。

数据挖掘这块的知识，多人都觉得挺深奥的，但其实它挺实用的，尤其是当你需要从大量数据中找出有价值的信息时，简直离不开它。‘浙大数据挖掘课件下载’就是一份不错的资源，了数据挖掘的核心概念和实用技巧。比如说，它会带你深入了解分类、聚类、关联规则等常用算法，还能教你如何用 Python 或 R 做数据。你知道数据挖掘不仅仅是搞模型，它还包括数据清洗、数据转化之类的基础工作，这些课程也有讲。课件里面，除了理论，还有一些实际的应用案例，比如市场篮子、客户细分等，真的是挺有用的，是对那些刚接触数据挖掘的小伙伴。，这是一份蛮全面的学习资料，适合各个阶段的学习者。

想做数据清洗？其实有些工具和资源可以你事半功倍。MapReduce是一个挺不错的技术，能你大规模的数据清洗任务。如果你还没有找到合适的工具，不妨试试这些资源哦。比如，数据清洗开源项目就了多开源代码，能让你更高效地数据。Kettle也是一个常见的工具，适合做批量数据清洗，Kettle 数据清洗教程能帮你快速上手。如果你追求简便，还可以试试OpenRefine，它是一个完全免费的数据清洗工具，操作简单，功能也蛮强大的。，清洗数据并不是复杂，挑对工具，效率就上去了！

Eemil Lagerspetz 和 Ella Peltonen 于 2015 年 3 月 13 日 在 Sasu Tarkoma 教授的指导下完成了这份幻灯片。 幻灯片链接： http://is.gd/bigdatascala

过滤操作里的小技巧，tinyxml 的 Replace 操作符用起来还挺顺手的。你要是做数据清洗，遇到像Twitter列里那种“99”这种不一致数据，直接一招替换成“N”，既快又干净。参数设置里选single，属性选Twitter，replace what填“99”，replace by就是“N”，几步就搞定，没啥弯弯绕绕。后面还有一步挺实用的：采样。数据太多？用Sample操作符，按比例搞个一半出来训练模型，跑起来轻巧多了。选relative就行，别忘了调下比例参数。这篇指南内容不多但挺扎实的，适合快速上手。你如果平时也折腾数据转换、清洗这些，建议收藏下。

清洗 session 信息生成 pageviews 表是数据时常遇到的一环。PageViewsMR.java就是个挺实用的工具，它能你高效地从 session 数据中提取页面浏览信息。你可以将这段代码融入到你的项目里，进行数据清洗，生成你需要的表格。最棒的是，它和一些常用的数据库监控、数据清洗工具配合使用，效果好。嗯，想提升数据效率，这个代码真的蛮有用的！ 如果你还对类似的工具感兴趣，可以参考以下相关文章： SQLMonitor Session Tracing Steps 数据清洗开源项目 Kettle 数据清洗教程详解 DataCleaner 数据清洗工具 Memcac

数据质量的老朋友 DataCleaner，用过的都说好。它不是那种花哨复杂的工具，图形界面清清爽爽，操作起来挺直观。拿来跑数据比较、验证，甚至做数据监控都不在话下，尤其适合做 Excel 或数据库清洗那类活儿。 DataCleaner的图形界面比较省事，点几下就能搞定字段、重复数据检测之类的操作，响应也快。你如果常和一堆表格打交道，这玩意儿挺省时间的，是做初步清洗的时候。 除了基本的字段，DataCleaner还能对不同数据源做比对——比如 Excel、CSV 和数据库里的数据对得挺好。也能做规则校验，比如设个条件，数据不合规就提示错误。 要做数据监控？它还有一个Web 监控界面，可以配置周期

MapReduce 是大数据中不可或缺的一个技术，它能够你在分布式系统上海量数据。通过这个 zip 包，你可以看到如何利用 MapReduce 实现 ETL 流程中的数据清洗工作。它不仅能够抽取字段，还能将数据转成高效的存储格式，比如 Avro 和 Orc。这些格式在后续加载到 Hive 表时会高效，节省存储空间，提升查询速度。如果你有大数据的需求，这个资源绝对是个不错的参考，实践中应用的话还能大大提高工作效率。你可以通过这个文件深入了解 MapReduce 的 Map 和 Reduce 过程，以及 ETL 的数据清洗、转化与加载技术。 ，这个资源对需要大规模数据集、进行数据存储优化的开发者来

数据分析与建模的成功与否，很大程度上取决于数据准备阶段的质量。数据准备包括加载、清理、转换和重塑等步骤，这些步骤通常会占据数据科学家 80% 甚至更多的时间。