数据清洗是大数据技术不可缺少的环节,用来发现并纠正数据中可能存在的错误,针对数据审查过程中发现的错误值、缺失值、异常值、可疑数据,选用适当方法进行 清理 ,把 脏 的数据变为 干净 的数据。本书详细讲解了ETL技术方法和常用工具、常用的数据清洗工具、数据抽取、数据转换与加载、对Web数据的采集、对RDBMS数据的清洗操作。目前市面上此类书还很少,对数据清洗从业人员是一本不可多得的技术参考书,也可以作为应用型院校的课程教材。
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大数据导论 本书详细介绍了大数据相关概念,大数据在各个行业的应用,重点介绍了大数据相关技术及其应用。
本书作者为大数据专业一线教师。本书首先详细介绍了大数据相关概念,接着介绍了大数据相关技术及其应用,*后介绍了大数据在各个行业的应用。在了解大数据的相关概念后,对大数据行业需要用到哪些技术有详细的了解,每种技术都给出了相应的运用工具,读者可以使用相应的工具来验证对应的技术;*后介绍的行业运用让读者对大数据在各个各业中起到的作用有深入的了解。本书侧重理论和实践的结合。
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编辑推荐 作者具有丰富的一线经验。重点介绍了大数据系统的运维特点及运维技能。本书从运维工作的分类出发,对每种运维工作都进行了由浅入深的介绍。配置管理是整个运维工作的基础和核心,没有配置管理,就如同在复杂的城市道路中行走没有了地图,随时可能迷失方向;同时,在配置管理章节介绍大数据技术的运维管理工具,掌握这些工具能有效地提高工作效率。系统管理,故障管理,变更管理和升J管理是基础性的,也是日常性的运维工作;安全管理,性能管理,服务资源管理和高可用管理则在运维工作中相对比较高阶,也是比较复杂的内容;且系统运维注重强调标准、流程和制度。本书侧重理论和实践的结合。
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