我们进行ETL(Extract-Transfer-Load) 过程中,经常会遇到从不同数据源获取的不同格式的数据,其中某些字段就是json格式,里面拼接了很多字段key和指标值value,今天讲一下如何解析出来相关数据。
大数据的 ETL(Extract-Transfer-Load) 过程的 Transfer 阶段,需要对 json 串数据进行转换“拍平”处理。
这个并不是书籍里的章节,因为书籍中的 pandas 节奏太快了,基本都是涉及很多中高级的操作,好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程,然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门,书籍作为进阶。
今天在定位问题时,通过日志打印出来调用第三方接口的返回结果对象的值,但因为这个返回信息太多,导致日志打印时对应的这行日志翻了四五屏才结束,这种情况下不好复制粘贴出来去具体分析返回结果对象,主要是我们需要针对返回的json对象提取对应的key去进行分析查询。
在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的,如开发人员对APP上的页面进行埋点时,会将多个字段存放在一个json数组中,因此数据平台调用数据时,要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。
公司有使用filebeat作为日志采集的agent,然而最近发现其在一些node采集吞吐不足,现就其配置项与吞吐调优进行梳理。本文的主要内容有:
今天来介绍一下Python的文件操作,后面的五六七我只是比较浅显的介绍了一下,前面四节的内容才是我们主要掌握的
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步
在我们学习的时候,在我们查找文档的时候,很多内容都是英文的,如果你的英文不好,就很难去阅读这篇文章,语言不通是我们学习的最大的绊脚石,虽然谷歌浏览器有翻译的功能,翻译出来的效果也是挺不错,但是这样子阅读文章并不能对我们的工作学习起到帮助,反倒是机械化的翻译有可能会是你的中文水平下降,阅读一篇外国文章,最重要的就是对每个单词的了解,理解,如果单词的意思都不懂,更不要想去理解文章的意思了。
Datatables有一个强大的api,用来处理表格上的数据,你可以添加数据到已经存在的表格,或者对已经存在的数据进行操作。 API旨在能够很好地操作表格中的数据。
Promtail 是 Loki 官方支持的日志采集端,在需要采集日志的节点上运行采集代理,再统一发送到 Loki 进行处理。除了使用 Promtail,社区还有很多采集日志的组件,比如 fluentd、fluent bit 等,都是比较优秀的。
Spark 支持以下六个核心数据源,同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式,能够满足绝大部分使用场景。
豆瓣电影分类排名爬取: 今天晚上复习了一下python学习之百度翻译页面爬取 复习成果已经写在上一个博客了 这接下来就是requests模块学习之豆瓣电影分类排名进行数据爬取 我本来以为这个学会之后就可以对豆瓣呀,网易云上面的歌曲进行爬取了 开始学习之后标题给我整了一个豆瓣电影分类排名爬取 但是还是太年轻了,原来事情没有那么简单 下面就是一边听课一边编写的代码,后面有一个错误,以及解决过程
在大型业务系统中,通过对持久层添加缓存,对于大多数单行记录查询,相信缓存能够帮持久层减轻很大的访问压力,但在实际业务中,数据读取不仅仅只是单行记录,面对大量多行记录的查询,这对持久层也会造成不小的访问压力,除此之外,像秒杀系统、选课系统这种高并发的场景,单纯靠持久层的缓存是不现实的,本文我们来介绍 go-zero 实践中的缓存设计之biz cache。
填充样本:使用box-plot定义变量的数值上下界,以上界填充极大值,以下界填充最小值
在数据分析、数据可视化领域,Pandas的应用极其广泛;在大规模数据、多种类数据处理上效率非常高。
这几天对于数据标的操作表较多,自己从网上找资料和自己动手操作总结了一些数据表的增删改查操作,希望对一些初学者有所帮助,仅供参考。
本文使用到的是oracle数据库scott方案所带的表,scott是oracle数据库自带的方案,使用前请确保其解锁 一、多行子查询 多行子查询子查询是嵌入在其他Sql语句中的select语句,Ora
爬虫请求解析后的数据,需要保存下来,才能进行下一步的处理,一般保存数据的方式有如下几种:
凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
如果发现表中已经有此行数据(根据主键或者唯一索引判断)则先删除此行数据,然后插入新的数据,否则直接插入新数据。
MongoDB CTO Eliot Horowitz 刚刚于2月16日凌晨在MongoDB西雅图大会上宣布(当地时间2月15日上午),MongoDB将在4.0版本中正式推出多文档ACID事务支持 。
经过为期两个月的开发,我们很高兴地宣布 eKuiper 1.10.0 现已正式发布!
首先,不可否认notepad++软件在用户体验上是十分便捷的,支持的操作方式多样,连Idea等编辑器都在学习notepad的功能,但多数人并没有正确的使用;
在使用Hive处理数据的过程中会遇到各种各样的数据源,其中较为常见的是JSON格式的数据,Hive无法直接处理JSON格式的数据,需要依赖于JSONSerDe。SerDe即序列化和反序列化,JSONSerDe基本思想是使用json.org的JSON库,使用这个库可以读取一行数据并解析为JSONObject,然后解析到Hive中的数据行。因此JSON文件的每行必须是一个完整的JSON,一个JSON不能跨越多行。本文档介绍的是JsonSerDe,该库的地址为:https://github.com/rcongiu/Hive-JSON-Serde。它的特点如下:
现在网上有很多播放量巨高的免费编程项目教程,之前我也带大家评测了【瑞吉外卖】、【尚医通】这两个近百万播放的热门项目,很多同学表示挺有收获,但美中不足的是感觉大家都做过。
本次使用的是go mod进行包依赖管理,还不会使用的向上爬梯子,找go mod用法。
xlrd是python中一个第三方的用于读取excle表格的模块,很多企业在没有使用计算机管理前大多使用表格来管理数据,所以导入表格还是非常常用的!
json5 是一个 JavaScript 库,允许解析和构建符合 JSON5 规范的数据。
最近工作真是超级忙,已经断更1个多月的样子了,上次我们已经写到了利用爬虫批量点赞。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
对于我们后台开发来说,打交道最多的肯定就是动态数据了。所以有业务需求时,不妨先分析页面中的数据与数据库中的表关系。
在实际工作中,尤其是web数据的传输,我们经常会遇到json数据。它不像常见的文本数据、数值数据那样友好,而且它和Python中的字典类型数据又很相像,给很多人造成了困扰。
ag-Grid 是比较实用的数据表格组件,最近接触到了相关的项目,简单记录一下设置选中单行多行和获取选中行数据的方法。
盛夏时节,eKuiper 本年度第二个大版本 v1.6.0 如约而至。面向 Flow 编排的图规则 API 的开发和内部试用打磨贯穿了整个夏季版本的开发过程,终于在 7 月完成。与此同时,我们也完成了多个 SQL 语法和函数的提升,期望 Flow 编排 和 SQL 双剑合璧能够帮助用户更容易地表达业务逻辑,覆盖更多样的使用场景,进一步减少定制开发的需求和成本。此外,我们也优化了外部系统连接的使用。例如 EdgeX 和 MQTT 连接中断时不再退出规则、SQL 和 TDengine Sink 支持批量写入等。
数据库中的现象 📷 Lost Updates现象:两个事务同时并发更新一个行数据,第一个事务更新完毕后,第二个事务没有考虑第一个事务的任何变更而进行数据变更的问题。比如A、B事都做转账10元给X账户操作,A事务在账户X(已有1元)完成转账这时候X账户有11元,而B事务这是开始转账读取X账户的11元,在转账1元,这时候X账户有12元,整个过程客户丢失了1元 Dirty Reads and Read Uncommitted现象:一个事务读取另外一个事务未提交的事务的数据这个就是脏读 Non-Repeatab
可以看到,我们下载了图片,并正确读取了出来。需要注意的是,我们获取响应内容时,采用的是response.content,而不是response.text。这是因为response.text是响应的unicode表示,response.content响应的字节数组。因为图片是二进制的,所以此处要用response.content。这种方法除了可以下载图片,还可以下载音视频文件,以及文档
在人工智能盛起的当下,AI正以非常迅猛的速度重塑着很多行业。可以预见的是2024将是AI原生应用开发元年,将会涌现出数不清的AI原生应用来重塑我们的工作和生活的方方面面。而在AI原生应用里面将会以AI Agent即AI智能体为主要代表,将会有很多个像crewAI—用于编排角色扮演的AI agent(超级智能体)一样的Agent出现在我们的面前。在可以预见的未来,世界大模型Sora—聊聊火出圈的世界AI大模型——Sora毫无疑问将会带来革命性的AI热潮。
前面说过Python爬取的数据可以存储到文件、关系型数据库、非关系型数据库。前面两篇文章没看的,可快速戳这里查看!《使用Python将数据存入SQLite3数据库》
伪变量转换函数大部分在 pv 模块中处理,官方文档记录的很全面,但是给的例子比较少。本文列举比较常用的转换函数
Hive UDTF只有一种实现方式,需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF类,并重写initialize, process, close三个方法。
Pandas是一个强大的数据分析库,它的Series和DataFrame数据结构,使得处理起二维表格数据变得非常简单。
1、转换是转换里面的第四个分类。转换属于ETL的T,T就是Transform清洗、转换。ETL三个部分中,T花费时间最长,是一般情况下这部分工作量是整个ETL的2/3。
2017/12/18 MONDAY 📷 实时处理:Flume+Kafka+Storm+Mongo 数据实时处理是指通过Flume进行数据的的采集,将数据推送给Kafka,kafka作为数据的缓存层。Storm作为kafka的消费者,对采集上来的数据进行实时处理,并通过Web在前端进行展示。与此同时,我们能够实时统计和分析车辆的在线总数,轨迹点总数,对此做一些相关应用。 📷 数据来源 主要是通过Nginx 服务器获取GPS数据和MSp数据,数据格式为json 数据采集 通过Flume的拦截器对日志进行预处理,
Systemd 统一管理所有 Unit 的启动日志。带来的好处就是,可以只用journalctl一个命令,查看所有日志(内核日志和应用日志)。日志的配置文件是/etc/systemd/journald.conf。
它可以方便的在使用在多种语言中,这里介绍的是在python中的字典(dict)与json字符串相互转化的方式。
一.摘要 表值参数(Table-valued parameters)简称TVP,是SQL Server 2008中引入的一种新特性,它提供了一种内置的方式,让客户端应用可以只通过单独的一条参化数SQL语句,就可以向SQL Server发送多行数据。 二.简介 在表值参数出现以前,当需要发送多行数据到SQL Server,我们只能使用一些替代方案来实现: (1) 使用一连串的独立参数来表示多列和多行数据的值。 使用这一方法,可以被传递的数据总量受限于可
Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,绿色无需安装,数据抽取高效稳定。
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