通过观察原始数据形式，可以发现，视频可以有多个所属分类，每个所属分类用&符号分割，且分割的两边有空格字符，同时相关视频也是可以有多个元素，多个相关视频又用“\t”进行分割。为了分析数据时方便对存在多个子元素的数据进行操作，我们首先进行数据重组清洗操作。即：将所有的类别用“&”分割，同时去掉两边空格，多个相关视频id也使用“&”进行分割。
Hadoop为每个作业维护若干内置计数器，以描述多项指标。 比如说，某些计数器记录已处理的字节数和记录数，使用户可监控已处理的输入数据量和已产生的输出数据量。
原文地址：https://dzone.com/articles/bigquery-data-warehouse-clouds
1. 配置 /opt/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/core-site.xml
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
1. (误解)Hadoop什么都可以做 (正解)当一个新技术出来时，我们都会去思考它在各个不同产业的应用，而对于平台的新技术来说，我们思考之后常会出现这样的结论“这个好像什么都能做”，然而，更深入的去想，你就会发现“好像什么都需要重头做”。对于Hadoop，我常喜欢举Database来当例子。 三十年前数据库(Database)刚出来时，上面并没有什么现成的应用方案(Application)，所以厂商在销售的过程中常需要花很多的时间去告诉客户说，如果今天你有了这个数据库，你就可以做什么什么的应用，而看起来的
目录 开发环境初始化 一、配置开发环境的HADOOP_HOME 二、将hadoop.dll拷贝到System32目录 开发环境初始化 一、配置开发环境的HADOOP_HOME 将：软件\大数据服务器所需软件\etl开发所需文件\hadoop-3.0.0文件夹拷贝到E:\softs\hadoop-3.0.0，若文件目录不存在，则创建 二、将hadoop.dll拷贝到System32目录 将：软件\大数据服务器所需软件\etl开发所需文件\hadoop.dll
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
大数据时代，数据过剩，人才短缺，越来越多的IT专业人士希望能够进入充满机遇的大数据领域，但是，到底哪些具体的大数据专业岗位和人才最为吃香呢？人力资源公司Kforce近日发布了一份报告根据IT职业薪酬水平给出了2014年最热门的十大大数据工作职位（年薪）： 一、ETL开发者（11-13万美元） 随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。 ETL软件行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长
oozie job -D inpath=/weblog/input -D outpath=/weblog/outpre-config weblog/job.properties -run
java.lang.IllegalArgumentException: URLDecoder: Incomplete trailing escape (%) pattern
对于数据仓库，大数据集成类应用，通常会采用ETL工具辅助完成。ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、交互转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多，以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
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etl-engine支持None和Kerberos认证方式，适合测试环境及企业应用中的认证场景。
我们一直在追赶续期的迭代。在过去十年中，我们看到了数据处理技术突破性技术进步后的突破性进展，并且在2015年我们已经到了Spark的时代。
作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（Neelanjali Srivastav）
DataBand（数据帮），快速采集清洗，数据分析，预测分析，人工智能赋能服务，是一站式的大数据平台。我们致力于通过提供智能应用程序、数据分析和咨询服务来提供最优解决方案
本系列文章主要针对ETL大数据处理这一典型场景，基于python语言使用Oracle、aws、Elastic search 、Spark 相关组件进行一些基本的数据导入导出实战，如：
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
在BI系统里面，核心的模块是Cube，Cube是一个更高层的业务模型抽象，在Cube之上可以进行多种操作，大部分BI系统都基于关系型数据库，关系型数据库使用SQL语句进行操作。
最近一周，硅谷的明星创业公司Palantir完成了最新一轮4.5亿美金的融资，估值超过200亿美金。大数据，以及之后的数据挖掘和智能分析，让Palantir拿到大笔政府、军队合同。坊间甚至传闻说当年拉登被被抓获的过程中，Palantir的数据分析乃幕后英雄，这大数据，可真厉害。 毫无疑问，大数据的热潮在未来的一段时间会继续升温。然而，「大数据」究竟需要哪些职位？这些职位有什么发展方向？需要什么技能？ 大家却未必清楚。 那么今天包子面试培训就带大家对大数据就业市场一探究竟。 薪水有多高？ 据美权威网站pays
0x00 前言 数据仓库体系里面的主要内容也写的差不多了，现在补一点之前遗漏的点。这一篇就来聊一下 ETL。 文章结构 先聊一下什么是 ETL。 聊一下大致的概念和一般意义上的理解。 聊一聊数据流是什么样子。因为 ETL 的工作主要会体现在一条条的数据处理流上，因此这里做一个说明。 举个具体的例子来说明。 0x01 什么是 ETL ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过
对Web访问日志中的各字段识别切分，去除日志中不合法的记录。根据清洗规则，输出过滤后的数据。
公司要搞数据平台，首当其冲的是把旧库的数据导入到新库中，原本各种数据库大部分都提供了导入导出的工具，但是数据存储到各个地方，mongdb,hbase,mysql,oracle等各种各样的不同数据库，同步起来头都大了
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop
随着大数据的趋势引起的越来越多的重视，各大企业对与大数据相关高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势，也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业发展机遇。 目前，大数据方面的工作人员主要有三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 大数据系统研发工程师、 大数据应用开发工程师 数据分析师 从企业方面来说，大数据人才大致可以分为产品和市场分析、安全和风险分析以及商业智能三大领域。产品分析是指通过算法来测试新产品的有效性，是一个相对较新的领域。在安全和风险分析方面
ETL（Extract-Transform-Load）技术是数据集成领域的核心组成部分，广泛应用于数据仓库、大数据处理以及现代数据分析体系中。它涉及将数据从不同的源头抽取出来，经过必要的转换处理，最后加载到目标系统（如数据仓库、数据湖或其他分析平台）的过程。以下是ETL技术栈的主要组成部分和相关技术介绍：
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。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。
ELT的过程是，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
Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL,这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。
Linux环境 Windows环境 均做了调试 本文代码是基于window开发，因为数据量较大时，相比虚拟机，本地运行更顺畅些，还不是没钱买服务器。。。
多租户技术（Multi-TenancyTechnology）又称多重租赁技术，用于实现如何在多用户的环境下共用相同的系统或程序组件，并且仍可确保各用户间数据的隔离性。 具体的多租户隔离技术有多种，数据库通常有如下三种。 1. 独立数据库 这是第一种方案，即一个租户一个数据库。这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本也高。 优点：为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求；如果出现故障，则恢复数据比较简单。 缺点：增大了数据库的安装数量，随之带来维护成本和购置
清晰的反映了Hadoop中MR的执行过程，map端对文件切割输入，reduce端对数据归并输出，shuffle作为MR的心脏，对map端输入的数据进行缓存、分区、排序，保证reduce的数据是有序的。
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，是数据仓库的生命线。
大数据越来越受到重视的今天，企业级数据平台搭建，也成为更加普遍的需求。而要搭建起符合自身需求以及提供稳定支持的数据平台系统，基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊大数据基础架构选型。
如今参加大数据培训的人越来越多，因此大家也在关心从事大数据工作后的职业方向怎么样，都有什么职位。本篇文章小编就和大家分享下从事大数据工作的方向及职位。
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组织在构建自己专属的技术栈时，会使用到各种不同的相似技术。但也存在一些趋势，如果你正在组建一个新的团队、组织或公司的时候，一开始你可能需要效仿某个现成的技术栈，再依据需求来构建自己的技术栈，还需要对一些过时的技术进行升级。
在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的，特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够，更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘，更甚者还要实时进行数据分析，学习，如双十一淘宝的交易量的实时展示。 大数据什么叫大？4个特征： 体量化 Volume，就是量大。 多样化 Variety，可能是结构型的数据，也可能是非结构行的文本，图片，视频，语音，日志，邮件等 快速化 Velocity，产生快，处理也需要快。 价值密度低 Value，数据量大，但单个数据没什么意义，需要宏观的统计体现其隐藏的价值。
两个主要方面的业务： ⚫ 第一个、数据【ETL 处理】 ◼依据IP地址，调用第三方库解析为省份province和城市city； ◼将ETL后数据保存至PARQUET文件（分区）或Hive 分区表中； ⚫ 第二个、数据【业务报表】 ◼读取Hive Table中广告数据，按照业务报表需求统计分析，使用DSL编程或SQL编程； ◼将业务报表数据最终存储MySQL Table表中，便于前端展示； 上述两个业务功能的实现，使用SparkSQL进行完成，最终使用Oozie和Hue进行可视化操作调用程序ETL和Report自动执行。
Hadoop做数仓，不是啥子新鲜概念，各家Hadoop厂商都有自己的方案。Hortonworks这两天突然官方宣布与Jethro一起来玩EDW，Fayson也没搞太懂。从Jethro的文档看上去应该很早就支持CDH5.9/5.10和HDP2.3/2.4了。参考：
ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换。 接下来，我们一起详细地分析一下 ETL 和 ELT各自的优缺点，看看在你们现在的业务中用哪种方式处理数据比较合适。
罗瑞星，易果集团数据架构专家，TiDB User Group (TUG) 上海区 Leader。
我在2017年写了一本名为《Hadoop构建数据仓库实践》的书。在这本书中，较为详细地讲解了如何利用Hadoop（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop，CDH）生态圈组件构建传统数据仓库。例如，使用Sqoop从关系数据库全量或增量抽取数据到Hadoop系统，使用Hive进行数据转换和装载处理等等。作为进阶，书中还说明了数据仓库技术中的渐变维、代理键、角色扮演维度、层次维度、退化维度、无事实事实表、迟到事实、累计度量等常见问题在Hadoop上的处理。它们都是通过Hive SQL来实现的，其中有些SQL语句逻辑复杂，可读性也不是很好。
问题导读： Hadoop数据采集框架都有哪些？ Hadoop数据采集框架异同及适用场景？
传统行业各业务系统数据相对独立，随着信息平台一体化、数据中台及大数据时代的推进，要求各业务系统数据相互融合，业务资源共享。
Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。最初，Hive是由Facebook开发，后来移交由Apache软件基金会开发，并作为一个Apache开源项目。
在可靠性、准确性和性能方面，人工智能和机器学习都严重依赖于大型设备。因为数据池越大，你就越能对模型进行训练。这就是为什么重要的数据平台能够高效地处理不同的数据流和系统，而不管数据的结构(或缺乏)、数据
如果你初来乍到，大数据看起来很吓人!根据你掌握的基本理论，让我们专注于一些关键术语以此给你的约会对象、老板、家人或者任何一个人带来深刻的印象。 让我们开始吧： 1.算法。“算法”如何与大数据相关?即使
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