ETL(Extract, Transform, Load)是一种广泛应用于数据处理和数据仓库建设的方法论,它主要用于从各种不同的数据源中提取数据,经过一系列的处理和转换,最终将数据导入到目标系统中。本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。
在了解Pandas之前,我很早就了解SQL,Pandas忠实地模拟SQL的方式使我很感兴趣。通常,SQL是供分析人员使用的,他们将数据压缩为内容丰富的报告,而Python供数据科学家使用的数据来构建(和过度拟合)模型。尽管它们在功能上几乎是等效的,但我认为这两种工具对于数据科学家有效地工作都是必不可少的。从我在熊猫的经历中,我注意到了以下几点:
存储引擎主要负责的是对数据的存取进行相应的操作,通过MySQL官方文档可知MySQL8.0支持10种类型存储引擎,具体如下:
Hive存储的是逻辑上的数据仓库信息,包括表的定义、数据的存储位置(HDFS路径)、分区和表的元数据等。实际的数据文件存储在HDFS上,Hive通过HQL(Hive Query Language)实现对这些数据的SQL-like查询,本质上是将SQL查询转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。
在本系列的第 18 篇文章中,我详细讲解了从 MS Access 数获取数据,通过 PQ 完成进出存查询的过程。在示例中, stock_movement_details 查询大约 28000+ 行,计算出基于月份的进出存大致耗时 20 秒左右。使用 Excel 实现这样的输出报表有一定难度,从这个角度来说 PQ 是一个巨大的飞跃。但 28000 条的数据耗时 20 秒,性能就比较低了,这引起了我的好奇。经过一番思考和探索,发现了一些可以提高性能的做法。
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。
最近的一个多月时间其实都在做数据库的迁移工作,我目前在开发的项目其实在上古时代是使用 MySQL 作为主要数据库的,后来由于一些业务上的原因从 MySQL 迁移到了 MongoDB,使用了几个月的时间后,由于数据库服务非常不稳定,再加上无人看管,同时 MongoDB 本身就是无 Schema 的数据库,最后导致数据库的脏数据问题非常严重。目前团队的成员没有较为丰富的 Rails 开发经验,所以还是希望使用 ActiveRecord 加上 Migration 的方式对数据进行一些强限制,保证数据库中数据的合法。
在选择使用哪种方法时,还需要考虑数据的大小、是否需要跨平台迁移、是否有权限访问服务器文件系统、是否需要保留表结构等因素。通常,如果需要快速迁移大量数据并且对数据的完整性有高要求,物理拷贝表空间是一个好选择。如果数据量较小或者需要跨平台迁移,使用mysqldump或导出CSV文件可能更合适。
mysql5.5.64-MariaDB版本不能识别-set-gtid-purged=OFF 参数。
用B+树而非B树考虑的是IO对性能的影响。B树的每个节点都存储数据,而B+树只有叶子节点才存储数据,所以查找相同数据量时,B树的高度更高,IO更频繁。数据库索引是存储在磁盘中的,当数据量大时,就不能把整个索引全部加载到内存中,只能逐一加载每一个磁盘页
HeatWave是一个分布式、可扩展、无共享、内存中、混合柱状的查询处理引擎,专为获得极致性能而设计。可以通过向MySQL数据库系统添加一个HeatWave集群来启用它。
了解了Hive中的SQL基本操作之后,我们来看看Hive是如何将SQL转换为MapReduce任务的,整个转换过程分为六个阶段:
MySQL的LOAD DATA LOCAL INFILE是一个用于将本地文件数据加载到数据库表中的功能。
首先需要澄清的一点是,MySQL 跟 B+ 树没有直接的关系,真正与 B+ 树有关系的是 MySQL 的默认存储引擎 InnoDB,MySQL 中存储引擎的主要作用是负责数据的存储和提取,除了 InnoDB 之外,MySQL 中也支持 MyISAM 作为表的底层存储引擎。
从SQL 语言, DB 和 开发人员之间对SQL的撰写的目的和本质的理解就有不同,一个是要以逻辑为基础满足业务需求即可,性能方面的需求这变得不是核心人物,而DB 人员则对SQL的撰写和优化作为一个核心的目的,性能是重要的,所以矛盾就产生了.
1. 对 MySQL 的架构了解吗? MySQL 主要分为连接层,服务层,引擎层和存储层。 连接层就是提供连接服务的,比如 JDBC 驱动; 服务层包括连接池、SQL 接口、解析器、优化器等; 引擎层就是真正负责数据读写的,innoDB 就属于引擎层; 存储层就负责将数据存储到文件系统。 ---- 2. MySQL 有哪些存储引擎?有什么区别? 常见的有 InnoDB 和 MyISAM。 InnoDB 支持行锁,表锁,事务,使用聚簇索引,写数据的效率比 MyISAM 更高。它有四个特性,插入缓冲,双
其实,原先 Byzer 就已经可以通过几乎不需要编程就能完成整个机器学习的Pipeline,从数据加载,清洗,特征工程,模型训练对外提供端到端的 API 服务。具体的能力可以参考这篇文章: Byzer 机器学习最简教程(无需Python!) 当然这个系列还有特征工程,深度学习等等介绍,感兴趣看看。
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库,按照数据库类型来分类,可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
pgloader从各种来源加载数据到PostgreSQL。它可以转换动态读取的数据,并在加载前后提交原始SQL。它使用复制PostgreSQL协议将数据流到服务器,并通过填写一对reject.dat和reject.log文件来管理错误。
importTable实用程序现在支持将导入的数据进行任意数据转换。可以在decodeColumns选项中指定任意SQL表达式,该选项由MySQL服务器针对每个加载的行进行转换。
数据开发是指将数据从不同的来源整合、清洗、转换、存储和分析的过程。数据开发的目的是为了让数据更加有用,以便于企业做出更好的决策。在本文中,我们将介绍数据开发的基本概念,包括数据仓库、ETL、数据建模、数据挖掘和数据可视化等。
Hive是Apache Hadoop生态系统中的一部分,它提供了一种方便的方式来处理和分析大规模数据。Hive将数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,并使用类似于SQL的查询语言HQL(Hive Query Language)进行数据操作。在本篇文章中,我们将深入探讨Hive的命令操作以及相应的过程。
本文中我们将探讨数据框的概念,以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。
最近想着把工作中常用到的技术点与工具做一些整理总结,一方面梳理一下这些知识点,加深使用记忆,也可以作为之后使用的查阅。
随着企业的发展,各业务线、产品线、部门都会承建各种信息化系统方便开展自己的业务。随着信息化建设的不断深入,由于业务系统之间各自为政、相互独立造成的数据孤岛”现象尤为普遍,业务不集成、流程不互通、数据不共享。这给企业进行数据的分析利用、报表开发、分析挖掘等带来了巨大困难。
Hibernate是一个开源的Java持久化框架,它提供了一种将Java对象映射到数据库表的方法,使得开发人员可以使用面向对象的方式来操作数据库。
当下我们听过很多热门的技术名词,例如:机器学习模型、推荐系统、高管驾驶舱、BI等等,在这些技术背后一个关键的角色就是:数据。这些数据通常不是单一的,原始的数据,而是需要从多个数据源获取,并经过复杂的提取、清洗、处理、加工等过程才能最终提供真正的价值。我们常说“数据是未来的石油”,其实也就是在说,数据并不是“开采”出来就可以直接提供价值的,而是要经过若干流程的“加工”和“提纯”才可以产生价值。而对于数据的加工和处理流程,我们通常将其称为数据流水线,也就是 Data Pipeline。
包含: •项目做了什么 我们的教育大数据分析平台项目就是将大数据技术应用于教育行业,为企业经营提供数据支撑
花了两天时间写了一个Excel数据转换脚本,原需求除了要把数据转存到Mysql中,还要对每一条数据进行拆分和重组,并不容易。最终我利用R语言完成了这个小需求,本着总结学习的想法,在此处将多余逻辑删除,抽离出了最基本的Excel转存Mysql的功能,这样也可以算一个小轮子了。(仅做学习用,Navicat等工具可以直接导入Excel)
打开企业管理器开要导入数数据库,在表上按右键,所务–>导入数据,弹出DTS导入/导出向导,按 下一步 , 2、选择数据源 Microsoft Excel 97-2000,文件名 选择要导入的xls文件,按 下一步 , 3、选择目的 用于SQL Server 的Microsoft OLE DB提供程序,服务器选择本地(如果是本地数据库的话,如 VVV),使用SQL Server身份验证,用户名sa,密码为空,数据库选择要导入数据的数据库(如 client),按 下一步 , 4、选择 用一条查询指定要传输的数据,按 下一步 , 5、按 查询生成器,在源表列表中,有要导入的xls文件的列,将各列加入到右边的 选中的列 列表中,这一步一定要注意,加入列的顺序一定要与数据库中字段定义的顺序相同,否则将会出错,按 下一步 , 6、选择要对数据进行排列的顺序,在这一步中选择的列就是在查询语
由于最近项目需要和大数据对接,需要了解一下数仓的基本知识,所以记录一下hive的基础原理和使用
随着大数据时代的到来,企业挖掘出隐藏巨大的数据价值给带来了更多的市场机会。大数据存储,处理和处理的研究已是企业未来发展的趋势,因此,将开展基于Hadoop + Hive框架进行电子商务数据分析,搭建一个大数据集群平台,用于通过电商案例的存储,处理,分析和可视化展示的实验迎向困难该挑战
原文地址:https://machinelearningmastery.com/load-csv-machine-learning-data-weka/
摘要:本文通过在GPU云服务器上部署和配置MySQL数据库,并使用RAPIDS GPU数据处理库进行加速,来详细阐述如何利用GPU强大的并行计算能力,加速MySQL数据库的查询和分析操作,使其比传统CPU实现获得数倍的性能提升。
作者 | 付帅 策划 | 凌敏 业务背景 橙联股份是一家服务全球跨境电商的科技公司,致力于通过市场分析、系统研发及资源整合,为客户提供物流、金融、大数据等多方面的服务产品,为全球跨境电商提供高品质、全方位的服务解决方案。 随着公司业务的发展和数据的不断增长,早期基于 MySQL 的传统数仓架构已经无法应对公司数据的快速增长。业务的需求和运营的决策对于数据时效性的要求越来越高,对数仓准实时能力的需求越发强烈。 为了适应快速的增长需求,橙联于 2022 年正式引入 Apache Doris,以 Apac
我在上一篇文章最后,给你留下的问题是怎么在两张表中拷贝数据。如果可以控制对源表的扫描行数和加锁范围很小的话,我们简单地使用 insert … select 语句即可实现。
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
SQL是一套标准,全称结构化查询语言,是用来完成和数据库之间的通信的编程语言,SQL语言是脚本语言,直接运行在数据库上。同时,SQL语句与数据在数据库上的存储方式无关,只是不同的数据库对于同一条SQL语句的底层实现不同罢了,但结果相同。
信息是现代企业的重要资源,是企业运用科学管理、决策分析的基础。据统计,数据量每经过2-3年时间就会成倍增长,这些数据蕴含着巨大的商业价值,而企业所关注的通常只占总数据量的2%~4%左右。因此,企业仍然没有最大化地利用已存在的数据资源,以至于浪费了更多的时间和资金,也失去制定关键商业决策的最佳契机。
项目中的技术栈一定要搞清楚,用到了xx技术,要知道为什么要用它,同时还要结合你的业务场景来说。很多人就是把之前的项目忘了,更不用说xx技术在项目中是用来干什么了。
🧑个人简介:大家好,我是 shark-Gao,一个想要与大家共同进步的男人😉😉
写在前面: 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生,昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白,写博客一方面是为了记录自己的学习历程,一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限,博客中难免会有一些错误,有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教!个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬,但我还是希望自己能够做得更好,因为一
在今年的Oracle Cloud World,Oracle宣布将发布一款数据库湖仓产品——MySQL HeatWave Lakehouse用以解决存储在数据库之外的文件数据等非结构化数据的查询和处理。
Excel2013下载网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1MdF2pTxlJqZMqILcW2PeBA 密码: rxuv 这个安装包中有破解软件KMSpico,当中有使用说明..txt,请阅读后安装软件,关键点是要用管理员权限操作。 破解的时候要关闭360等杀毒软件。
MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统,具有强大的数据存储和查询功能。在某些情况下,我们需要以一种逐行或逐批处理的方式来访问查询结果集,这时MySQL游标(Cursor)就派上了用场。本文将深入探讨MySQL游标的作用、用法以及适用场景,帮助您更好地理解和应用这一数据库技术。
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spark从1.6开始引入,到现在2.4版本,pivot算子有了进一步增强,这使得后续无论是交给pandas继续做处理,还是交给R继续分析,都简化了不少。大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候,首先会做的就是处理数据,尤其是将列表,转成成合适的形状。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术,2020年3月,腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密,都在这!》,邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。本文将带来直播回顾第四篇《亿级并发丝毫不虚,TDSQL-SQL引擎架构演进与查询实战》。
今天分享的主题是TDSQL-SQL引擎架构的演进和查询优化实战。今天分享分为四章,分别是:TDSQL简介、SQL引擎简介、SQL引擎查询处理和最佳实践。
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