设计目的:让有SQL技能,但无hadoop知识的人来查询分析大数据。 1. 基于hadoop的数据仓库工具, 2. Hive中的一张表对应的是HDFS的一个目录。 3. 支持一种与SQL几乎完全相同的语言HiveQL,除了不支持更新,索引和事务控制。 4. SQL到MapReduce的映射器。 5. 提供shell,JDBC/ODBC,Thrift,web接口
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。
在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
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。
我们知道 Linux 三剑客,它们是 grep、sed、awk。在前边已经讲过 grep 和 sed,没看过的同学可以直接点击阅读,今天要分享的是更为强大的 awk。
Hive is a data warehouse infrastructure built on top of Hadoop. It provides tools to enable easy data ETL, a mechanism to put structures on the data, and the capability to querying and analysis of large data sets stored in Hadoop files. Hive defines a simple SQL-like query language, called QL, that enables users familiar with SQL to query the data. At the same time, this language also allows programmers who are familiar with the MapReduce fromwork to be able to plug in their custom mappers and reducers to perform more sophisticated analysis that may not be supported by the built-in capabilities of the language.
awk是一个强大的文本分析工具,相对于grep的查找,sed的编辑,awk在其对数据分析并生成报告时显得尤为强大。简单来说awk就是把文件逐行的读入,以空格为默认分隔符将每行切片,切开的部分再进行各种分析处理,切开的部分使用awk可以定义变量、运算符,使用流程控制语句进行深度加工与分析。
为了创建高效的数据流处理流程,需要了解可用的处理器(Processors )类型,NiFi提供了大约近300个现成的处理器。这些处理器提供了可从不同系统中提取数据,路由,转换,处理,拆分和聚合数据以及将数据分发到多个系统的功能。如果还不能满足需求,还可以自定义处理器。
比如基因列为ID的需要转为常见的symbol,基因列为symbol|ID的就需要拆开了!
Awk是Unix和类似Unix系统下功能强大的文本分析工具,但是因为它具有可用于执行常见解析任务的编程函数,因此也被视为一种编程语言。 您可能不会使用awk开发下一个GUI应用程序,也不会改变您的默认脚本语言,但是在特定任务下它可以成为十分强大且实用的程序。这些任务可能是多种多样的。想要知道哪些问题可以使用awk的最好方法就是学习awk。之后您会惊讶地发现使用awk后将会令工作事半功倍。
对于许多数据科学家来说,数据操作起始于Pandas或Tidyverse。从理论上看,这个概念没有错。毕竟,这是为什么这些工具首先存在的原因。然而,对于分隔符转换等简单任务来说,这些选项通常可能是过于重量级了。 有意掌握命令行应该在每个开发人员的技能链上,特别是数据科学家。学习shell中的来龙去脉无可否认地会让你更高效。除此之外,命令行还在计算方面有一次伟大的历史记录。例如,awk - 一种数据驱动的脚本语言。Awk首次出现于1977年,它是在传奇的K&R一书中的K,Brian Kernighan的帮助下出现的。在今天,大约50年之后,awk仍然与每年出现的新书保持相关联! 因此,可以肯定的是,对命令行技术的投入不会很快贬值的。
数据表是由表名、表中的字段和表的记录三个部分组成的。设计数据表结构就是定义数据表文件名,确定数据表包含哪些字段,各字段的字段名、字段类型、及宽度,并将这些数据输入到计算机当中。
今天我们来学习一个简单的功能,就是一行转多行,本文将介绍如何通过Excel实现,下一篇将介绍Hive中的实现方法。
作为一名数据专家,日常工作很可能都是在使用数据之前对其进行导入、操作和转换。可悲的是,许多人都没有机会接触到拥有精心策划过的数据的大数据库。相反,被不断地喂食 “TXT” 或 “CSV” 文件,并且在开始分析之前,必须经历将它们导入到 Excel 或 Power BI 解决方案的过程。对用户来说,重要的商业信息往往是以以下格式存储或发送给用户的。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害,结果学了很长时间,连数据处理都麻烦得要死。后来才发现,原来不是 Python 数据处理厉害,而是他有数据分析神器—— pandas
在处理数据过程中,会需要将一条数据拆分为多条,比如:a|b|c拆分为a、b、c,并结合其他数据显示为三条数据。
其中方括号中的内容为可选项,意思是:如果不存在数据库test01则创建。 第二条创建语句comment选项后指定的是该数据库的备注信息,原生的hive不支持中文,想要支持中文要修改国际化的配置文件,location后指定的是数据库的存储路径,该路径为hdfs上的路径。
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。
需求描述 实现的sql 案例演示 字符串拆分: SUBSTRING_INDEX(str, delim, count) 替换函数:replace( str, from_str, to_str) 获取字符串长度:LENGTH( str ) 实现的原理解析 实现sql 正式的原理解析 Step1:首先获取最后需被拆分成多少个字符串,利用 help_topic_id 来模拟遍历 第n个字符串。 Step2:根据“,”逗号来拆分字符串,此处利用 SUBSTRING_INDEX(str, delim, count) 函数,最后把结果赋值给 num 字段。 扩展:判断外部值是否在 num列值中 find_in_set instr 字符串转多列
对于下面的nginx日志access.log,用脚本分析出访问ip的Top 10。 其实这个题不难,但是考察了几个常用的shell 命令,awk、uniq、sort、head,我觉得对于做大数据开发、运维、数仓等来说都是应该必备的。
sqoop,即SQL To Hadop,目的是完成关系型数据库导入导出到Hadoop
它是一个特殊形式的 CONCAT()。第一个参数剩余参数间的分隔符。分隔符可以是与剩余参数一样的字符串。如果分隔符是 NULL,返回值也将为 NULL。这个函数会跳过分隔符参数后的任何 NULL 和空字符串。分隔符将被加到被连接的字符串之间。
介绍tidyr包中五个基本函数的简单用法:长转宽,宽转长,合并,分割,NA简单填充。
在Power Query里,拆分列的功能非常强大,除了按分隔符、字符数等基本拆分功能外,还支持如从大写到小写或相反,从数据到非数字或相反等等特殊方式,相信很多朋友也都使用过:
大海:如果只要干一次,那很简单,直接在Excel里先将左括号“(”替换为逗号“,”,将右括号替换为空,然后直接按逗号拆分即可。操作如下动画所示:
在一些系统导出的数据里,或者一些表单采集到的多选项目的数据,很常见到的是将某一列的内容,多个项目合并成一行,如下图所示。
有朋友在微信公众号的后台发消息提问:怎么同时对两列合并的文本进行逆透视?
Python数据分析——数据加载与整理 总第47篇 ▼ (本文框架) 数据加载 导入文本数据 1、导入文本格式数据(CSV)的方法: 方法一:使用pd.read_csv(),默认打开csv文件。 9、
PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path"),在本文中,云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame,应用一些转换,最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。
作者:Kade Killary 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、思源 对很多数据科学家而言,他们的数据操作经常需要使用 Pandas 或者 Tidyverse。理论上,这个说法没有任何错误,毕竟这就是这些工具存在的原因。然而,对于分隔符转换这样的简单任务而言,这些工具往往是大材小用,我们可以直接使用命令行快速处理。 命令行应该是每个开发者都希望掌握的,尤其是数据科学家。熟悉终端的来龙去脉可以毫无疑问地可以让我们变得更加有效率,因此命令行还是计算机技术中的一个很棒的历史课。例如,awk 这个
在讲解中我们需要贯串一个例子,所以需要设计一个情景,对应还要有一个表结构和填充数据。如下:有 3 个字段,分别为 personId 标识某一个人,company 标识一家公司名称,money 标识该公司每年盈利收入(单位:万元人民币)
NiFi是美国国家安全局开发并使用了8年的可视化数据集成产品,2014年NAS将其贡献给了Apache社区,2015年成为Apache顶级项目
cut 译为“剪切, 切割”,是一个强大文本处理工具,它可以将文本按列进行划分的文本处理。cut命令逐行读入文本,然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
Awk 是一个非常强大的文本处理工具,它可以对文本文件进行数据提取、过滤、转换和格式化等操作。Awk 的语法比较简单,但功能非常强大,掌握它可以大幅提高文本处理的效率。下面是 Awk 的一些常用用法,供大家参考。
import工具从RDBMS向HDFS导入单独的表。表格中的每一行都表示为HDFS中的单独记录。记录可以存储为文本文件(每行一个记录),或以Avro或SequenceFiles的二进制表示形式存储。
问题描述:由于个人操作不当(所谓不当是因为创建表的时候日期顺手设置成date格式了,而需要存入的日期格式如下图【我拯救回来的】应该为varchar/char),导致录入数据库缺失,日期均变成了【0000-00-00】,由于是历史数据传输,所以对应的excel源文件还有,重新上传也行,但是假如我没有源文件怎么办?所以就想着用Mysql解决
查询来的数据没发现有什么异常;照理说逐字段查出来没问题,再逐字段插入应该不会错位。实际上 hive 的 insert 跟想象中传统的 insert 不太一样。
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。
在使用 R 语言的过程中,需要给函数正确的数据结构。因此,R 语言的数据结构非常重要。通常读入的数据并不能满足函数的需求,往往需要对数据进行各种转化,以达到分析函数的数据类型要求,也就是对数据进行“塑形”,因此,数据转换是 R 语言学习中最难的内容,也是最重要的内容。
本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说,处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情,但无论如何都必须处理它。
Table.SplitColumn(table as table, sourceColumn as text,splitter as function,optional columnNamesOrNumber as any, optional default as any, optional extraColumns as any) as table
这个问题相信很多小伙伴都遇到过,或者被其他人问过,白茶总结了一下用户比较在意的几个点:安全性、自助性、权限管控、易用性、兼容性、扩展性、便捷性、反应速度等。
awk的工作过程是这样的:按行读取输入(标准输入或文件),对于符合模式pattern的行,执行action。当pattern省略时表示匹配任何字符串;当action省略时表示执行'{print}';它们不可以同时省略。 每一行输入,对awk来说都是一条记录(record),awk使用$0来引用当前记录:
(2)、delims参数 按指定的字符串切分,默认情况下,只显示第一个分隔符前的内容.如下代码
AWK是一个强大的格式化文本处理工具,一般在类Unix操作系统中都是必带的工具(Linux、Mac OS),因此,使用无需安装,非常的方便与便捷。
sort命令在Linux里非常有用,它将文本文件内容进行排序,并将排序结果标准输出或重定向输出到指定文件。
对于列的拆分一般使用的比较多,也相对容易,通过菜单栏上的拆分列就能搞定,那如果是多列拆分又希望能一一对应的话需要如何操作呢?如图1所示,这是一份中国香港和中国台湾的电影分级制度,需要把对应的分级制度和说明给对应,那如何进行处理呢?目标效果如图2所示。
Power BI 2023年6月新推出的卡片图(不了解新卡片图可参考这篇文章:Power BI可视化的巅峰之作:新卡片图)可以借助SVG矢量图实现计算器字体效果,本文讲解实现原理。
有时候到手的数据基本是固定分隔符分隔的几个文件,需要重里面做一些数据统计,比如去重,计算某一列的和,两个文件的并集等等,如果能够像sql一样操作txt文件就好了,这就是pandas带来的好处
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