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.…

https://mp.weixin.qq.com/s/KPTM02-ICt72_7ZdRZIHBA 苏宁基于Spark Streaming的实时日志分析系统实践 原创: AI+落地实践 AI前线 2018-03-07 前言 目前业界基于 Hadoop 技术栈的底层计算平台越发稳定成熟,计算能力不再成为主要瓶颈. 多样化的数据.复杂的业务分析需求.系统稳定性.数据可靠性, 这些软性要求, 逐渐成为日志分析系统面对的主要问题.2018 年线上线下融合已成大势,苏宁易购提出并践行双线融合模式,提出了智…

ETL实践--kettle只做源数据的抽取,其他数据转换转到hive上. 1.用hive代替kettle的数据关联的原因 (1).公司之前的数据ELT大量使用了kettle.用kettle导原始数据速度还是蛮快的,但是如果是大表关联类的操作,效率就很差. 一方面是由于hive是用数据库来做关联,数据库的性能跟不上:另外一个方面也是数据要从数据库抽取到kettle,处理完之后还要写回数据库,走了2此网络. (2).公司目前非实时的大数据查询主要是再kylin上,kylin的数据源就是hive,所以…

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…

数据分析系统的总体架构分为四个部分 —— 源系统.数据仓库.多维数据库.客户端(图一:pic1.bmp) 其中,数据仓库(DW)起到了数据大集中的作用.通过数据抽取,把数据从源系统源源不断地抽取出来,可能每天一次,或者每3个小时一次(当然是自动的).这个过程,我们称之为ETL过程. 那么,今天,我们就来谈一谈:如何搭建数据仓库,在这个过程中都应该遵循哪些方法和原则:然后介绍一些项目实践中的技巧. 一.数据仓库的架构 数据仓库(Data Warehouse DW)是为了便于多维分析和多角度展现而将…

摘要:如何搭建数据仓库,在这个过程中都应该遵循哪些方法和原则,项目实践中有哪些技巧. 一.数据仓库的“心脏” 首先来谈谈数据模型.模型是现实世界特征的模拟和抽象,比如地图.建筑设计沙盘,飞机模型等等. 而数据模型DataModel是现实世界数据特征的抽象. 在数据仓库项目建设中,数据模型的建立具有重要的意义,客户的业务场景,流程规则,行业知识都体现在通过数据模型表现出来,在业务人员和技术人员之间搭建起来了一个沟通的桥梁,所以在国外一些数据仓库的文献中,把数据模型称之为数据仓库的心脏“TheHea…

开篇心声: 不管是学习新知识,还是遇到各种难题,总能在技术论坛找到经验帖子.一直享受大家提供的帮助,而自己没有任何输出,实在过意不去.我相信技术是经验的交流,思维的碰撞. 这是我一次写技术分享文章,我想用系列文章介绍用Mongodb.Kettle.Metabase这三个开源软件在数据可视化实践中的一些关联问题,Mongodb脚本在不同软件中的应用注意事项. 先展示下我所用技术架构: 数据源:Mongodb数据库集群.Excel,业务端用的数据源,数据抽取只能兼容. ETL工具:Kettle,大多…

Spark Core面试篇01 随着Spark技术在企业中应用越来越广泛,Spark成为大数据开发必须掌握的技能.前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章,为了进一步巩固和掌握Spark,在原有spark专刊基础上,新增<Spark面试2000题>专刊,题集包含基础概念.原理.编码开发.性能调优.运维.源代码以及Spark周边生态系统等.部分题集来源于互联网,由梅峰谷志愿者收集和整理,部分题集由梅峰谷志愿者结合生产实际碰到的问题设计出来,希望能给大家带来帮助. 一.简答题 1.Spark…

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有…

Spark作为一个开源数据处理框架,它在数据计算过程中把中间数据直接缓存到内存里,能大大提高处理速度,特别是复杂的迭代计算.Spark主要包括SparkSQL,SparkStreaming,Spark MLLib以及图计算. Spark核心概念简介 1.RDD即弹性分布式数据集,通过RDD可以执行各种算子实现数据处理和计算.比如用Spark做统计词频,即拿到一串文字进行WordCount,可以把这个文字数据load到RDD之后,调用map.reducebyKey 算子,最后执行count动作触发…