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大数据ETL实践探索（2）---- python 与aws 交互

---- 大数据ETL 系列文章简介 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...本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。...系列文章： 1.大数据ETL实践探索（1）---- python 与oracle数据库导入导出 2.大数据ETL实践探索（2）---- python 与aws 交互 3.大数据ETL实践探索（3）...进行交互的库都可以搞定了 aws 云服务提供了一些基础到高端的组合帮助我们更好的进行交付，实现自己的想法。...来自aws 官方技术博客的 下面我们给出一些典型例子和场景代码 读写本地数据到aws s3 upload csv to aws 使用awscli上传大文件，当然直接浏览器上传也行，但是好像超过4g会有问题

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    浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验

    ---- 0.序言 本文主要以基于AWS 搭建的EMR spark 托管集群，使用pandas pyspark 对合作单位的业务数据进行ETL ---- EXTRACT（抽取）、TRANSFORM（转换...数据接入 我们经常提到的ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，首先第一步就是根据不同来源的数据进行数据接入，主要接入方式有三： 1.批量数据 可以考虑采用使用备份数据库导出...脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时，字段间的分隔符为英文逗号，字段用英文双引号引起来，我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式，pandas ，spark中都叫做....option("multiLine", "true") \ .csv("s3a://your_file*.csv") pdf = sdf.limit(1000).toPandas...本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。

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    使用Python进行ETL数据处理

    本文将介绍如何使用Python进行ETL数据处理的实战案例。 一、数据来源 本次实战案例的数据来源是一个包含销售数据的CSV文件，其中包括订单ID、产品名称、销售额、销售日期等信息。...我们需要从这个CSV文件中提取数据，并将其导入到MySQL数据库中。 二、数据提取 数据提取是ETL过程的第一步，我们需要从源数据中获取需要的数据。...在本次实战案例中，我们使用Python的pandas库来读取CSV文件，并将其转换为DataFrame对象，如下所示： import pandas as pd df = pd.read_csv('sales.csv...三、数据转换 数据转换是ETL过程的核心步骤，它将原始数据转换为目标格式，以便于后续的处理和分析。...', password='123456', db='sales') # 将销售日期转换为MySQL数据库中的日期类型 df['sale_date'] = pd.to_datetime(df['sale_date

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    用 Pandas 做 ETL，不要太快

    ETL 的全称是 extract, transform, load，意思就是：提取、转换、 加载。...ETL 是数据分析中的基础工作，获取非结构化或难以使用的数据，把它变为干净、结构化的数据，比如导出 csv 文件，为后续的分析提供数据基础。...本文对电影数据做 ETL 为例，分享一下 Pandas 的高效使用。完整的代码请在公众号「Python七号」回复「etl」获取。 1、提取数据 这里从电影数据 API 请求数据。...一旦你有了密钥，需要确保你没有把它直接放入你的源代码中，因此你需要创建 ETL 脚本的同一目录中创建一个名为 config.py 的文件，将此放入文件： #config.py api_key = <YOUR...： df['release_date'] = pd.to_datetime(df['release_date']) df['day'] = df['release_date'].dt.day df['

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    Pathway 实时数据处理框架：流批一体的现代数据处理引擎

    定义数据源（批处理示例） # 从CSV文件读取数据 table = pw.io.csv.read( "data/input.csv", schema={ "id": int...定义数据输出（批处理示例） pw.io.csv.write(aggregated, "data/output.csv") # 4....from datetime import datetime # 1....减少了维护成本 7.2 数据集成与ETL 案例：某金融机构使用Pathway实现实时数据集成 需求：将多个数据源的数据实时集成到数据仓库 解决方案：使用Pathway连接器连接各种数据源，实现实时ETL...效果： 数据集成延迟从小时级降低到秒级 保证了数据的一致性 简化了ETL流程 7.3 实时机器学习 案例：某科技公司使用Pathway实现实时推荐系统 需求：基于用户行为实时推荐商品 解决方案

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    OrientDB 系列(1) —— 初识 OrientDB

    初识 OrientDB 文章目录 初识 OrientDB OrientDB 的安装与连接 OrientDB 二进制包安装 Docker 安装 连接 OrientDB 可视化界面连接 OrientDB...的安装与连接 OrientDB 二进制包安装 OrientDB 的下载地址: http://www.orientdb.org/download # 上传并解压压缩包 tar -zxf orientdb-community...-e ORIENTDB_ROOT_PASSWORD=root orientdb:3.2.5 连接 OrientDB # 进入 OrientDB 所在的解压目录下的脚本文件所在目录 cd orientdb-community...ip OrientDB 的使用 Class： OrientDB 中的 Class 的概念类似于面向对象编程中的类，用户可以按照需求定义自己需要的属性。...：STRING 时间类型：DATE、DATETIME 字节类型：BINARY、BYTE 嵌入与链接类型：EMBEDDED、LINK、LINKBAG 嵌入式集合类型：EMBEDDEDLIST、EMBEDDEDSET

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    深度解析：DataHub的数据集成与管理策略

    而一款好的工具能给你带来很好的帮助，不仅仅可以提高效率，也能让你在学习和工作有更好的节奏。引言DataHub 是阿里云推出的一款数据集成与管理平台，旨在帮助企业高效地处理和管理多源异构数据。...通过 DataHub，可以轻松实现数据的抽取、转换和加载（ETL）过程。ETL 过程数据抽取（Extract）：从各种数据源中抽取数据，支持定时抽取和实时抽取。...示例：数据清洗与转换import pandas as pd读取数据data = pd.read_csv('data.csv')去重data.drop_duplicates(inplace=True)填充空值...data.fillna({ 'age': 0, 'name': 'Unknown'}, inplace=True)格式转换data['date'] = pd.to_datetime(data['date...'])保存清洗后的数据data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)数据权限管理DataHub 提供了细粒度的数据权限管理功能，确保数据的安全性和合规性。

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    2018-11-23 graph图数据库概览,经过一个星期的Demo终于看懂了这篇文章20180818图数据库概览

    图中与OrientDB趋势基本一致的哪个黑线就是titabDB生前的排名。...CosmosDB/DatastaxStardog/Sqrrl等商业数据库就不做分析了， 本文只对Neo4j、OrientDB、JanusGraph、Giraph、HugeGraph做下分析，其中HugeGraph...数据导入导出：数据从外界到图存储的导入导出能力，如从外界的json、csv，rdf等数据形式导入到图数据库中，或将图数据库中的数据导出来。...【2】OrientDB OrientDB据描述性能可以达到Neo4j的数倍，但也有测试表明在遍历时磁盘空间增加，以空间换时间，遍历性能不高，但计算最短路径等性能高。...Neo4J和OrientDB在插入数据时候都会默认建立索引，索引的不同也造成了其不同操作的性能差异； Neo4J：擅长遍历图及不存在大量关系的节点的图计算 OrientDB：侧重文档数据库，主要还是

    4.1K30

    ​流批一体数据交换 etl-engine 融合查询语法

    图片融合查询语法etl-engine引擎中的融合查询提供将多源数据在内存中重组关联查询并输出查询结果的能力。融合查询语法遵循ANSI SQL标准，与常规MySQL查询语法很相似。...支持对多种类别数据库之间读取的数据进行融合查询。支持消息流数据传输过程中动态产生的数据与多种类型数据库之间的流计算查询。融合查询语法遵循ANSI SQL标准。...使用手册(https://github.com/hw2499/etl-engine) etl-crontab使用手册(https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki.../etl-crontab%E8%B0%83%E5%BA%A6) 嵌入脚本开发(https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/%E5%B5%8C%E5%85%A5%...E8%84%9A%E6%9C%AC%E5%BC%80%E5%8F%91) etl-engine配置样例(https://github.com/hw2499/etl-engine/wiki/etl-engine

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    还不会使用大数据ETL工具Kettle，你就真的out了!

    ---- 可视化ETL工具 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...Kettle介绍 对于企业或行业应用来说，经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，掌握一种etl工具的使用，必不可少，这里要学习的ETL工具是——Kettle，现在已经更名为PDI。...希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出 Kettle允许管理来自不同数据库的数据，提供一个图形化的用户环境来描述想做什么，无需关心怎么做 既然Kettle这么重要，那接下来让我们看看在大数据岗位中对于...Test1 csv - excel 需求： 把数据从CSV文件（ketttle测试数据\用户数据源\user.csv）抽取到Excel文件 具体步骤: 1.新建一个转换 ?...3.配置CSV输入组件 ? 点击预览数据 就可以看到数据输入的内容 ? 4.配置Excel输出组件 ? ?

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    ETL (Extract-Transform-Load) with Kiba（4）

    因为我们的数据都符合预期，所以没有报出异常，现在故意修改一下源数据 将第二条数据的价格删除，然后再运行ETL脚本 [root@h102 kiba]# vim commandes.csv [root@...end end [root@h102 kiba]# vim convert-csv.etl [root@h102 kiba]# cat convert-csv.etl require_relative...CSV 源和目标的 ETL 就实现了，下次有机会再分享一下，如何使用 Mysql 或 Elasticsearch 或 Mongodb 来实现相互之间的 ETL 上面的实例中已经涵盖了 source、transform...、process、destination 的定义和应用，其实还有 pre_process 和 post_process 可以定义，它们分别是在 ETL 处理第一行数据之前执行的代码块和 ETL 处理完成最后一行数据之后执行的代码块...bundle exec kiba convert-csv.etl vim common.rb vim commandes.csv vim convert-csv.etl bundle exec kiba

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    ETL (Extract-Transform-Load) with Kiba（2）

    创建一个库文件 我们采用尽量模块化的思想，将可重用的代码集中放到一个库文件中(common.rb)以便于维护，核心逻辑放到主文件中(convert-csv.etl) 加入对 CSV 源的定义 [root...所起的功能一样，只是引用文件的位置为自身的相对位置而与 $LAOD_PATH ($:) 路径无关 从对 CSV 源的定义我们知道，'commandes.csv' 被初始化给了 @file ，而 col_sep...， 这个文件是以 ‘;’ 作为字段分割符的，有头信息，将头信息转化为 ‘:symbol’ 的形式 Tip: CSV 是标准库，其使用方法与相关细节可以参考 CSV gem 最后的执行结果并没有报加载异常...common.rb convert-csv.etl Gemfile Gemfile.lock [root@h102 kiba]# vim convert-csv.etl [root@h102...row end end [root@h102 kiba]# vim convert-csv.etl [root@h102 kiba]# cat convert-csv.etl require_relative

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    neo4j︱Cypher完整案例csv导入、关系联通、高级查询（三）

    图数据库常规的有：neo4j（支持超多语言）、JanusGraph/Titan（分布式）、Orientdb，google也开源了图数据库Cayley（Go语言构成）、PostgreSQL存储RDF格式数据...（三） 第三篇，一个比较完整的csv导入，并进行查询的案例，涉及的数据量较大，更贴合实际场景。...---- NorthWind Introduction 案例解析,官网：https://neo4j.com/developer/guide-importing-data-and-etl/ Github...本文是官方的一个比较完整的案例，包括三部分：csv载入、建立实体关联、查询 其中csv载入与建立实体关联可以了解到如何为Neo4j的数据集； cypher的查询也有难易之分，该案例中较好得进行了使用...延伸一：csv载入的两种方式（参考：3.3.20.

    3.7K20

    OrientDB数据库的三种性能调整方式

    服务器和嵌入式设置 通过直接使用plocal，这些设置对于Java应用程序在嵌入模式下使用OrientDB运行的服务器组件和JVM都有效。 调整最重要的是确保内存设置是正确的。...获取策略 当您使用远程数据库时，必须注意所使用的获取策略。 默认情况下，OrientDB客户端仅加载结果集中包含的记录。...例如，如果查询返回100个元素，但是如果您从客户端跨越这些元素，则OrientDB客户端会延迟地将这些元素加载到服务器的每个丢失记录的网络调用中。...由于延迟，分配一个大的操作比传送小的多个操作要有效得多。 复制vs分片 OrientDB分布式配置设置为完全复制。 具有多个具有相同数据库副本的节点对于读取尺度很重要。...这意味着如果writeQuorum为3，并且您有5个节点，则协调器服务器节点(启动分布式操作的位置)必须等待来自至少3个节点的答案才能向客户端提供答案。

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    Byzer + OpenMLDB 实现端到端的，基于实时特征计算的机器学习流程

    Byzer-lang 作为面向大数据和AI的一门语言，通过 Byzer-Notebook 和用户进行交互，用户可以轻松完成数据的抽取，ETL，特征/模型训练，保存，部署到最后预测等整个端到端的机器学习流程...timestamp, dropoff_datetime timestamp, passenger_count int, pickup_longitude double, pickup_latitude...特征/模型训练部分 第一步，加载我们的训练的 csv 文件看看： load csv....`/tmp/upload/train.csv` where header="true" as taxi_csv_data; 执行后输出结果如下： 为了方便，我们把这个数据保存到数据湖里,然后再次从数据湖里加载成一张表...，可以看到生成了对应的目录： 现在，我们可以用 Byzer 加载 OpenMLDB 产生的特征数据了： load csv.

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    大数据ETL实践探索（4）---- 搜索神器Elastic search

    ​ 大数据ETL 系列文章简介 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...本地文件上传至aws es spark dataframe录入ElasticSearch 等典型数据ETL功能的探索。...系列文章： 1.大数据ETL实践探索（1）---- python 与oracle数据库导入导出 2.大数据ETL实践探索（2）---- python 与aws 交互 3.大数据ETL实践探索（3）...6.aws ec2 配置ftp----使用vsftp 7.浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验 本地文件导入aws Elastic search 网络配置 修改访问策略，设置本地电脑的公网...使用脚本如下：windows获取当前文件夹下所有csv并转换成pandas 的dataframe建立索引录入Elastic search # 有问题的并行数据录入代码 from elasticsearch

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