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个人网站如何备案苏州广告公司招聘

news 2025/10/28 6:29:46

个人网站如何备案,苏州广告公司招聘,做童装在哪个网站找客户,聊城网站建设培训班⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ #x1f434;作者#xff1a;秋无之地 #x1f434;简介#xff1a;CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作#xff0c;主要擅长领域有#xff1a;爬虫、后端、大数据… ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 作者秋无之地简介CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作主要擅长领域有爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《数据清洗数据挖掘的前期准备工作》相信大家对数据清洗都有一个基本的认识。下面我讲一下数据集成数据挖掘的准备工作之一。一、数据集成重要性上一节中讲了数据清洗了解到数据采集回来需要经过清洗才能使用。今天来说一下数据集成。 1、为什么要数据集成我们采集的数据经常会有冗余重复的情况。举个简单的例子假设你是一个网络综艺节目的制片人一共有 12 期节目你一共打算邀请 30 位明星作为节目的嘉宾。你知道这些明星影响力都很大具体在微博上的粉丝数都有标记。于是你想统计下这些明星一共能直接影响到微博上的多少粉丝能产生多大的影响力。然后你突然发现这些明星的粉丝数总和超过了 20 亿。那么他们一共会影响到中国 20 亿人口么显然不是的我们都知道中国人口一共是 14 亿这 30 位明星的影响力总和不会覆盖中国所有人口。那么如何统计这 30 位明星真实的影响力总和呢这里就需要用到数据集成的概念了。 2、什么是数据集成数据集成就是将多个数据源合并存放在一个数据存储中如数据仓库从而方便后续的数据挖掘工作。据统计大数据项目中 80% 的工作都和数据集成有关这里的数据集成有更广泛的意义包括了数据清洗、数据抽取、数据集成和数据变换等操作。这是因为数据挖掘前我们需要的数据往往分布在不同的数据源中需要考虑字段表达是否一样以及属性是否冗余。二、数据集成的两种架构ELT 和 ETL 数据集成是数据工程师要做的工作之一。一般来说数据工程师的工作包括了数据的 ETL 和数据挖掘算法的实现。算法实现可以理解就是通过数据挖掘算法从数据仓库中找到“金子“。 1、ELT 和 ETL含义什么是 ETL 呢ETL 是英文 Extract、Transform 和 Load 的缩写顾名思义它包括了数据抽取、转换、加载三个过程。ETL 可以说是进行数据挖掘这项工作前的“备菜”过程。我来解释一下数据抽取、转换、加载这三个过程。抽取是将数据从已有的数据源中提取出来。转换是对原始数据进行处理例如数据清洗和转换。加载按照预先定义好的数据仓库模型将数据加载到数据仓库中去。举个例子将表输入 1 和表输入 2 进行连接形成一张新的表。如果是三张表连接的话可以怎么操作呢先将表输入 1 和表输入 2 进行连接形成表输入 1-2然后将表输入 1-2 和表输入 3 进行连接形成新的表。然后再将生成的新表写入目的地。根据转换发生的顺序和位置数据集成可以分为 ETL 和 ELT 两种架构。 ETL 的过程为提取 (Extract)——转换 (Transform)——加载 (Load)在数据源抽取后首先进行转换然后将转换的结果写入目的地。ELT 的过程则是提取 (Extract)——加载 (Load)——变换 (Transform)在抽取后将结果先写入目的地然后利用数据库的聚合分析能力或者外部计算框架如 Spark 来完成转换的步骤。目前数据集成的主流架构是 ETL但未来使用 ELT 作为数据集成架构的将越来越多。这样做会带来多种好处 ELT 和 ETL 相比最大的区别是“重抽取和加载轻转换”从而可以用更轻量的方案搭建起一个数据集成平台。使用 ELT 方法在提取完成之后数据加载会立即开始。一方面更省时另一方面 ELT 允许 BI 分析人员无限制地访问整个原始数据为分析师提供了更大的灵活性使之能更好地支持业务。在 ELT 架构中数据变换这个过程根据后续使用的情况需要在 SQL 中进行而不是在加载阶段进行。这样做的好处是你可以从数据源中提取数据经过少量预处理后进行加载。这样的架构更简单使分析人员更好地了解原始数据的变换过程。 2、ETL 工具有哪些典型的 ETL 工具有: 商业软件Informatica PowerCenter、IBM InfoSphere DataStage、Oracle Data Integrator、Microsoft SQL Server Integration Services 等开源软件Kettle、Talend、Apatar、Scriptella、DataX、Sqoop 等相对于传统的商业软件Kettle 是一个易于使用的低成本的解决方案。国内很多公司都在使用 Kettle 用来做数据集成。所以我重点给你讲解下 Kettle 工具的使用。三、Kettle 工具的使用 Kettle 是一款国外开源的 ETL 工具纯 Java 编写可以在 Window 和 Linux 上运行不需要安装就可以使用。Kettle 中文名称叫水壶该项目的目标是将各种数据放到一个壶里然后以一种指定的格式流出。 Kettle 在 2006 年并入了开源的商业智能公司 Pentaho, 正式命名为 Pentaho Data Integeration简称“PDI”。因此 Kettle 现在是 Pentaho 的一个组件下载地址https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 在使用 Kettle 之前还需要安装数据库软件和 Java 运行环境JRE。 Kettle 采用可视化的方式进行操作来对数据库间的数据进行迁移。它包括了两种脚本Transformation 转换和 Job 作业。 Transformation转换相当于一个容器对数据操作进行了定义。数据操作就是数据从输入到输出的一个过程。你可以把转换理解成为是比作业粒度更小的容器。在通常的工作中我们会把任务分解成为不同的作业然后再把作业分解成多个转换。Job作业相比于转换是个更大的容器它负责将转换组织起来完成某项作业。接下来我分别讲下这两个脚本的创建过程。 1、如何创建 Transformation转换 Transformation 可以分成三个步骤它包括了输入、中间转换以及输出。在 Transformation 中包括两个主要概念Step 和 Hop。Step 的意思就是步骤Hop 就是跳跃线的意思。 Step步骤Step 是转换的最小单元每一个 Step 完成一个特定的功能。在上面这个转换中就包括了表输入、值映射、去除重复记录、表输出这 4 个步骤Hop跳跃线用来在转换中连接 Step。它代表了数据的流向。 2、如何创建 Job作业完整的任务实际上是将创建好的转换和作业串联起来。在这里 Job 包括两个概念Job Entry、Hop。 Job Entry工作实体Job Entry 是 Job 内部的执行单元每一个 Job Entry 都是用来执行具体的任务比如调用转换发送邮件等。Hop指连接 Job Entry 的线。并且它可以指定是否有条件地执行。在 Kettle 中你可以使用 Spoon它是一种一种图形化的方式来让你设计 Job 和 Transformation并且可以保存为文件或者保存在数据库中。下面我来带你做一个简单的例子。 3、案例 1如何将文本文件的内容转化到 MySQL 数据库中文本文件内容如下创建转换右键“转换→新建”在左侧“核心对象”栏目中选择“文本文件输入”控件拖拽到右侧的工作区中从左侧选择“表输出”控件拖拽到右侧工作区鼠标在“文本文件输入”控件上停留在弹窗中选择图标鼠标拖拽到“表输出”控件将一条连线连接到两个控件上双击“文本文件输入”控件导入已经准备好的文本文件双击“表输出”控件这里你需要配置下 MySQL 数据库的连接同时数据库中需要有一个数据表字段的设置与文本文件的字段设置一致这里我设置了一个 wucai 数据库以及 score 数据表。字段包括了 name、create_time、Chinese、English、Math与文本文件的字段一致。创建数据库字段的对应关系这个需要双击“表输出”找到数据库字段进行字段映射的编辑点击左上角的执行图标如下图这样我们就完成了从文本文件到 MySQL 数据库的转换。 4、阿里开源软件DataX 在以往的数据库中数据库都是两两之间进行的转换没有统一的标准转换形式是这样的但 DataX 可以实现跨平台、跨数据库、不同系统之间的数据同步及交互它将自己作为标准连接了不同的数据源以完成它们之间的转换。 DataX 的模式是基于框架插件完成的DataX 的框架如下图在这个框架里Job 作业被 Splitter 分割器分成了许多小作业 Sub-Job。在 DataX 里通过两个线程缓冲池来完成读和写的操作读和写都是通过 Storage 完成数据的交换。比如在“读”模块切分后的小作业将数据从源头装载到 DataXStorage然后在“写”模块数据从 DataXStorage 导入到目的地。这样的好处就是在整体的框架下我们可以对 Reader 和 Writer 进行插件扩充比如我想从 MySQL 导入到 Oracle就可以使用 MySQLReader 和 OracleWriter 插件装在框架上使用即可。 5、Apache 开源软件:Sqoop Sqoop 是一款开源的工具是由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构。Sqoop 在 Hadoop 生态系统中是占据一席之地的它主要用来在 Hadoop 和关系型数据库中传递数据。通过 Sqoop我们可以方便地将数据从关系型数据库导入到 HDFS 中或者将数据从 HDFS 导出到关系型数据库中。 Hadoop 实现了一个分布式文件系统即 HDFS。Hadoop 的框架最核心的设计就是 HDFS 和 MapReduce。HDFS 为海量的数据提供了存储而 MapReduce 则为海量的数据提供了计算。四、总结下面是数据集成的总结版权声明本文章版权归作者所有未经作者允许禁止任何转载、采集作者保留一切追究的权利。
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