數(shù)據(jù)清洗技術是提高數(shù)據(jù)質量的有效方法。這項技術是一個較新的研究領域,對大數(shù)據(jù)集的清洗工作需要花費很長的時間。由于不同的應用領域對數(shù)據(jù)清洗有不同的解釋,因此數(shù)據(jù)清洗直到現(xiàn)在都沒有一個公認、統(tǒng)一的定義。數(shù)據(jù)清洗主要應用于3個領域,即數(shù)據(jù)倉庫領域、數(shù)據(jù)挖掘領域以及數(shù)據(jù)質量管理領域。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2022-07-22 |傳智教育 |數(shù)據(jù)清洗,數(shù)據(jù)清洗定義
數(shù)據(jù)質量的評價指標主要包括數(shù)據(jù)的準確性(accuracy)、完整性(completeness)、簡潔性(concision)及適用性(applicability),其中數(shù)據(jù)的準確性、完整性和簡潔性是為了保證數(shù)據(jù)的適用性。下面針對數(shù)據(jù)質量的主要評價指標進行詳細的介紹。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2022-07-22 |傳智教育 |數(shù)據(jù)清洗,數(shù)據(jù)質量評價
在Surface對象上繪制圖形分為加載圖片和繪制圖片兩個步驟。加載圖片即將圖片讀取到程序中,通過pygame中 image模塊的load()方法可以向程序中加載圖片,生成Surface對象。load()方法的聲明如下: 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)技術文章2022-07-21 |傳智教育 |Surface對象繪制圖形
每個ETL工具都會有自己的設計原則,Kettle也不例外。Kettle的設計原則一共有7點,具體內容如下... 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2022-07-21 |傳智教育 |Kettle,Kettle設計原則
數(shù)據(jù)的加載是ETL的最后一個階段,它的主要任務是將數(shù)據(jù)從臨時數(shù)據(jù)表或文件中加載到指定的數(shù)據(jù)倉庫中。一般來說,可以通過編寫SQL語句和利用加載工具將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。ETL的數(shù)據(jù)加載和數(shù)據(jù)抽取類似,將數(shù)據(jù)加載到目標數(shù)據(jù)表或者數(shù)據(jù)倉庫的過程中可分為全量加載、增量加載以及批量加載。下面詳細介紹一下ETL的全量加載、增量加載以及批量加載。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2022-07-21 |傳智教育 |全量加載,增量加載
目前比較流行的ETL工具有Pentaho Kettle、Hawk、Informatica PowerCenter及DataStage,對這些工具的介紹如下... 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2022-07-20 |傳智教育 |ETL常見工具介紹,大數(shù)據(jù)知識
Zookeeper分布式集群部署指的是Zookeeper分布式模式安裝。Zookeeper集群搭建通常是由2n+1臺服務器組成,這是為了保證Leader選舉(基于Paxos算法的實現(xiàn))能夠通過半數(shù)以上服務器選舉支持,因此,Zookeeper集群的數(shù)量一般為奇數(shù)。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2022-07-20 |傳智教育 |Zookeeper分布式,Zookeeper集群部署
同學們在進行Hadoop集群的配置和啟動時,可能會出現(xiàn)如NodeManager進程無法啟動或者啟動后自動結束的情況,此時可以查看Hadoop解壓包目錄中Logs下的日志文件,主要是因為系統(tǒng)內存和資源分配不足。此時,可以參考如下方式,在所有節(jié)點的yarn-site.xml配置文件中添加如下參數(shù)進行適當調整。 查看全文>>
Python+大數(shù)據(jù)學習常見問題2022-07-18 |傳智教育 |解決NodeManager無法啟動,大數(shù)據(jù)問題