清洗

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

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

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。

数据清洗项目是数据挖掘流程中的关键步骤之一，提高数据质量和准确性。您可以访问我们的网站www.datacleaningopensource.com了解更多信息，并了解如何将您的应用程序集成到我们的平台中。请注意，这需要一定的编程技能。

OpenRefine是一款功能强大的免费数据清洗工具，可以通过的形式下载并解压使用。OpenRefine使用简单，仅需三步即可创建项目：选择文件、预览数据、确认创建。

随着技术的发展，Kettle数据清洗工具在数据管理中扮演着越来越重要的角色。将深入解析Kettle资源库管理、更新和用户管理的操作步骤，帮助读者高效利用这一工具。菜单栏介绍包括文件操作、编辑功能、视图控制、资源库连接与管理、转换和作业创建等核心功能，使读者能够迅速上手并运用于实际项目中。

招聘数据的招聘数据清洗真不是件小事，字段乱七八糟，格式五花八门，用肉眼清洗，效率低得要命。MapReduce的分布式特性就派上用场了，能把大块任务拆成小块扔给各个节点跑，嗯，效率杠杠的。 mapreduce 综合应用案例.zip就是这么一个还挺实用的案例，主打的是用 MapReduce 搞定招聘数据清洗。数据源是.csv或者.json，先用Map阶段抽取出岗位、学历、工作经验这些字段，成键值对，比如<“Java 开发”, “3 年”>这种，接下来进入Reduce阶段聚合清洗，像经验不一致的，取个常见值或者套业务规则。 除了代码，案例包里还有个文档.pdf，讲得挺细，从 MapReduce

数据预的核心步骤，基本就是你摸清数据之前要做的那一堆杂活。像数据清洗、集成、变换、归约这些，听着有点学术，其实就像整理屋子：先扔垃圾，再归类，压缩打包。哦，还有微软家的DTS服务，做 ETL 挺顺手，后面会专门讲。 数据之前最头大的就是清洗，格式不统一、缺值、异常值全靠它搞定。想省事可以看看DataCleaner和Kettle这两个工具，界面友好，功能也比较全。DataCleaner适合批，Kettle支持流程图操作，操作起来更直观。 如果你喜欢开源的思路，数据清洗开源项目还挺多，搭配上OpenRefine那种老牌工具，干活更轻松。OpenRefine适合结构混乱的表格数据，点点点就能清理出一

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！

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