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数据预处理与数据清洗

26 2023-09-21 15:25:02

学习笔记

在进行大数据分析之前,需要对数据进行预处理和清洗。数据预处理主要包括数据筛选、数据转换、数据标准化等,使数据符合分析要求和规范。数据清洗主要包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等,保证数据的准确性和质量。

分布式数据处理框架

数据预处理与数据清洗 由于大数据规模庞大,传统的单机处理方式无法满足需求,因此需要使用分布式数据处理框架进行处理。分布式数据处理框架可以将大规模数据分散到多个节点进行处理,提高处理效率和可靠性。常见的分布式数据处理框架包括Hadoop、Spark等。

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来源:博为峰培训

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