脏数据

最新推荐文章于 2025-04-25 16:32:54 发布
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分类专栏： 数据库
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脏数据是在临时更新（脏读）中产生的，事务A更新了某个数据项X，由于某种原因，事务A出现了问题，于是要把A回滚。但是在回滚之前，另一个事务B读取了数据项X的值(A更新后)，A回滚了事务，数据项恢复了原值。事务B读取的就是数据项X的就是一个“临时”的值，就是脏数据。

通俗的讲，当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据，依据脏数据所做的操作可能是不正确的

参考百度百科：
https://baike.baidu.com/item/%E8%84%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE/631511?fr=aladdin

什么是脏数据？怎样用箱形图分析异常值？终于有人讲明白了
大数据
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导读：数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础。没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。数据质量分析的主要任务...
脏读脏数据是什么意思？
hqd998的专栏
10-02 3478
<br />rt 经常听到别人说，但不太知道这是什么意思，望各位解释下 谢谢。<br /> 如果还有带脏的 术语 也可分享下 - -<br />事务之间的隔离级别问题<br /><br />你当前事务读到了别的事务的未提交的数据，也就是不确定的数据。<br /><br />比如余额100元，存入100元，那么此时是200元，但事务可能失败，回滚后余额还是100元<br />但如果脏读呢，就会读到那个200元了，这个200可是不确定的，如果那个事务提交成功，那么没影响，如果失败回滚，你这个事务可就麻烦喽。<b
datax-web任务执行时脏数据
weixin_46011290的博客
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json配置文件中的record配置项就是脏数据的限制条件。
【脏数据】什么是脏数据：脏数据的种类、类型
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真的好想再回到那时，可现在能做的只有补救。————个人博客：https://w7h1te.github.io/
04-17 2万+
什么是“脏”数据？通俗来说，它是因数据重复录入、共同处理等不规范操作而产生的混乱、无效数据。这些数据不能为企业带来价值，反而会占据存储空间，浪费企业的资源。因此，这些数据被称为“脏”数据，不仅没有价值，还会“污染”其他的数据。 某些“脏”数据还可能给企业带来重大损失。曾经有一家保险公司，把客户的资料存储在数据库中，并进行了如下规定：在存入新的数据之前，要对数据库进行检索，以查看其中是否存在相关记录。 然而，一些数据员偷懒，擅自跳过搜索环节，直接存入了新的数据，导致数据的重复录入。久而久之，系统运行越来越.
什么是脏数据，缓存中是否可能产生脏数据，如果出现脏数据该怎么处理？
IT修真院：初学者转行到互联网的聚集地
05-17 2万+
这里是修真院后端小课堂，每篇分享文从 【背景介绍】【知识剖析】【常见问题】【解决方案】【编码实战】【扩展思考】【更多讨论】【参考文献】 八个方面深度解析后端知识/技能，本篇分享的是： 【 什么是脏数据，缓存中是否可能产生脏数据，如果出现脏数据该怎么处理？】 大家好，我是IT修真院上海分院第10期的学员许东杰，一枚正直纯洁善良的java程序员，今天给大家分享一下，修真院官网java（职业...
Oracle第二节-数据库中的“脏数据”是什么意思?
shanshan3003的专栏
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在Oracle的相关过程中，经常会提到一个概念：脏数据；之前一直没太理解，一直以为是错误的，不需要的数据，还会纳闷系统里边怎么会有那么多脏数据？查了下，理解了，现简单进行下介绍：脏数据是相对于原数据（ cold(或clean)块）而言的，是指被修改过的，与原数据不一样的数据。至于在数据库中的应用，可以参见 Oracle的基本架构
脏数据存在的几种形式
01-06
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asp.net 脏字典过滤问题 用正则表达式来过滤脏数据
01-01
//脏数据字典表，如：脏数据一|脏数据二|脏数据三 public static string dirtyStr=””; public ValidDirty() { if (HttpRuntime.Cache[“Regex”]==null) { dirtyStr=ReadDic(); //用于检测脏字典的正则表达式 ...
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"懒惰的人处理脏数据现实的方式" 这句话可能意味着SafeRDD采用了一种延迟计算策略，即只有在真正执行操作时才会检测和处理脏数据，这与Spark的惰性计算特性相吻合。这种方式可以提高处理效率，避免在数据预处理阶段...
【Flink metric（3）】chunjun是如何实现脏数据管理的
hiliang521的博客
06-24 1610
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点一下上方的蓝字就能关注我们哦～计算机三级通关秘籍来啦！它会帮助你们更快更好地成功过关哦！大家快来瞧瞧，过来看看吧！请仔细阅读吧！下面这些是通关技巧哟！首先：1~501. 用树型结构表示实体类型及实体间联系的数据模型称为(层次模型)。2.模式/内模式映象为数据库提供了(物理)数据独立性。3.在层次、网状模型中，数据之间联系用(指针)实现。4.数据库管理技术的发展经过三个阶段(人工管理阶段...
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mysql的null值通过datax抽取到hdfs，会变成引号，这不是我们所需要的，所以需要修改一下datax的源码
在数据库技术中脏数据是指_数据库安全：数据库加密技术介绍
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[转贴]什么是脏数据，脏读，不可重复读，幻觉读
chyocean的专栏
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什么是脏数据，脏读，不可重复读，幻觉读？
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  什么是脏数据，脏读，不可重复读，幻觉读？          以下几个术语常见于数据库文章、论文。操作系统分析中亦有涉及。               脏读就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。因 为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据，依据脏数据
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简介事务指的是逻辑上的一组操作，这组操作要么全部发生，要么全部失败。举例 ： 张三和李四 进行 转账的操作  张三向转账李四 1000元  张三余额-1000元  李四余额+1000元不应该出现的是  在转账过程中由于一些意外，使张三的余额减去了1000元， 而李四并没有收到这笔钱。  使用事务来进行管理。  必须一起成功或者一起失败1.1.1. 事务特性（ACID）原子性：是指事务一个不可分割的...
datax脏数据
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### DataX中脏数据的处理方法及解决方案 DataX在处理脏数据时，提供了多种模式和配置选项，以确保数据传输过程中能够有效识别、过滤和处理脏数据。以下是关于DataX中脏数据处理的相关内容： #### 1. 脏数据定义与处理机制 在大量数据传输过程中，由于类型转换错误、格式不匹配等原因，可能会导致部分数据无法正常传输，这些数据被DataX认为是脏数据。DataX可以实现对脏数据的精确过滤、识别、采集和展示，并提供多种处理模式[^1]。 #### 2. 配置脏数据处理方式 DataX支持通过配置文件来指定脏数据的处理方式。常见的配置项包括： - **`dirtyPath`**：指定脏数据的存储路径。例如，可以通过设置`dirtyPath`将脏数据写入到指定的文件中。 - **`maxDirtyCount`**：设置允许的最大脏数据数量。当脏数据数量超过此值时，任务会终止。 - **`writeMode`**：指定写入模式，例如覆盖或追加。 以下是一个示例配置文件片段，展示了如何配置脏数据处理： ```json { "setting": { "speed": { "channel": 5 }, "errorLimit": { "record": 100, "percentage": 0.01 } }, "dirtyPath": "/path/to/dirty/data" } ``` 上述配置中，`errorLimit`用于限制脏数据的数量或百分比，超出限制后任务将停止执行[^1]。 #### 3. 脏数据的过滤与预处理 为了避免脏数据的产生，可以在数据源端进行预处理。例如，通过SQL语句过滤掉不符合条件的数据。这种方法可以减少传输过程中的错误，从而提高性能[^2]。 #### 4. 容错机制与重试策略 DataX在设计上具备较强的容错能力，尤其是在3.0版本中，进一步完善了框架和插件的稳定性。它支持线程级别、进程级别（暂未开放）以及作业级别的多层次局部/全局重试机制，确保任务在遇到网络闪断、数据源不稳定等问题时仍能稳定运行[^3]。 #### 5. 数据转换功能 DataX还提供了丰富的数据转换功能，可以在数据传输过程中完成脱敏、补全、过滤等操作。此外，用户还可以通过自定义Groovy函数实现更复杂的数据转换逻辑，从而减少脏数据的产生。 ### 示例代码 以下是一个简单的DataX JSON配置示例，展示了如何配置脏数据路径和错误限制： ```json { "job": { "content": [ { "reader": { "name": "mysqlreader", "parameter": { "username": "root", "password": "password", "column": ["id", "name"], "connection": [ { "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test"], "table": ["test_table"] } ] } }, "writer": { "name": "streamwriter", "parameter": { "print": true } } } ], "setting": { "errorLimit": { "record": 100, "percentage": 0.01 }, "dirtyPath": "/tmp/dirty_data" } } } ``` #### 注意事项 - 如果脏数据过多，可能导致内存溢出问题。此时可以通过增加内存分配或优化SQL查询来解决。 - 推荐在数据源端进行预处理，以减少传输过程中的错误。
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