Restcloud ETL实践之数据行列转换】的更多相关文章

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…
前言: 在日常的工作中,使用数据库查看数据是很经常的事,数据库的数据非常多,如果此时的数据设计是一行行的设计话,就会有多行同一个用户的数据,查看起来比较费劲,如果数据较多时,不方便查看,为了更加方便工作中查看数据,如果可以随时切换行列数据的显示就好啦. 上图详细看这种情况:同一个test学生,有多门学科的成绩,每科成绩为一行,如果学生比较多的时候,这样一行一个成绩,是不是觉得查看比较麻烦呢?可不可以将所有学科的成绩都放到同一行呢?答案是肯定的!! 最终要实现的效果: 如下图的最终实现结果,自定义…
背景 做过数据清洗ETL工作的都知道,行列转换是一个常见的数据整理需求.在不同的编程语言中有不同的实现方法,比如SQL中使用case+group,或者Power BI的M语言中用拖放组件实现.今天正好需要在pyspark中处理一个数据行列转换,就把这个方法记录下来. 首先明确一下啥叫行列转换,因为这个叫法也不是很统一,有的地方叫转置,有的地方叫透视,不一而足.我们就以下图为例,定义如下: 从左边这种变成右边这种,叫透视(pivot) 反之叫逆透视(unpivot) Spark实现 构造样本数据…
在Sqlserver下巧用行列转换日期的数据统计 前言 在SQLSERVER 中有很多统计函数的基础语法,有使用Group By 或 partition by 后配合Sum,Count(*) 等用法.常应用于统计网站的PV流量.合同项目中月收入等业务场景中.在文中我分享下最近做过的统计小案例,和大家互相学习下:) 背景 合同中行项目按月收入的统计 1.业务逻辑及需求  1.1 表业务逻辑 合同是公司间互相签署的法律契约,一份合同从诞生起,就开始流转于公司的各个部门,最核心的还是盈亏的数值.盈亏是…
SQL通过pivot进行行列转换 数据透视 可直接在sql server 运行 传统操作 和 pivot create table XKCl (name nchar(10) not null, 学科 nchar(10) not null, 成绩 int not null, 考试 nchar(10) not null ) insert into dbo.XKCJ values ('张三','语文',79,'期中') insert into dbo.XKCJ values ('李四','语文',85…
行列转换,将列数据转换为字符串输出 ) SET @center_JZHW = ( SELECT DISTINCT STUFF( ( SELECT ',' + ce_code FROM ap_center WITH ( NOLOCK ) WHERE CE_PROVINCE = '浙江省' ORDER BY ce_code , , '') AS jzhw FROM ap_center t) SELECT @center_JZHW Function写法 ) SET @ret = '' SELECT @…
SQL Fundamentals || Oracle SQL语言 子查询(基础) 1.认识子查询 2.WHERE子句中使用子查询 3.在HAVING子句中使用子查询 4.在FROM子句中使用子查询 5.在SELECT子句中使用子查询 6.WITH子句 子查询(进阶) 7.分析函数 8.行列转换 9.设置数据层次 八.行列转换 pivot和unpivot函数是Oracle 11g增加的新函数,利用此函数可以实现行列转换操作 按照原始方式实现,使用通用函数中的DECODE()函数 列字段的处理 SQ…
用SQL行列转换实现数据透视的一些思考 摘要:根据对报表开发过程中碰到的需要用SQL行列转换进行解决的一类查询统计问题的分析,逐步探索求解得到一种较通用的解决思路,并用函数进行实现.该解决思路及函数实现可用于Oracle数据库开发中行列转换.数据透视等     用SQL行列转换实现数据透视的一些思考 摘  要:根据对报表开发过程中碰到的需要用SQL行列转换进行解决的一类查询统计问题的分析,逐步探索求解得到一种较通用的解决思路,并用函数进行实现.该解决思路及函数实现可用于Oracle数据库开发中行…
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…
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.…