小试多数据抽取表结构

最新推荐文章于 2024-07-18 10:12:09 发布
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博主近期打算开发一个Web的ETL数据抽取系统，计划测试NiFi在该系统中的应用效果。

 最近想做一个web的etl数据抽取的系统，看看nifi的效果怎么样

企业知识图谱构建AI方案，AI应用架构师的创新实践
AI架构全栈开发实战笔记
09-23 839
企业知识图谱（Enterprise Knowledge Graph, EKG）是以企业业务为核心，整合内部（结构化/非结构化数据）与外部（行业数据、公开信息）数据，通过AI技术构建的语义化、结构化知识网络。整合分散知识，消除信息孤岛；实现知识的“可理解、可推理、可复用”；支撑企业的智能应用（比如智能搜索、决策支持、客户服务）。企业知识图谱不是“静态的知识库”，而是“动态的知识活地图”——它能随着企业业务的发展而进化，能随着AI技术的进步而提升，能为企业的决策、效率、创新提供持续的支撑。
B.2【智能标注】：主动学习（Active Learning）简介综述汇总以及主流技术方案
丨汀、的博客
10-26 1973
主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。主动学习是一种学习算法可以交互式查询用户(teacher 或 oracle)，用真实标签标注新数据点的策略。主动学习的过程也被称为优化实验设计。主动学习的动机在于认识到并非所有标有标签的样本都同等重要。主动学习是一种策略/算法，是对现有模型的增强。而不是新模型架构。主动学习背后的关键思想是，如果允许机器学习算法选择它学习的数据，这样就可以用更少的训练标签实现更高的准确性。
Linkedin Gobblin：Hadoop 通用数据抽取框架
a153095800的博客
04-14 4023
近期需要使用Gobblin，翻看了下官方文档，结合自己的理解翻译总结了一下。 一、简介    Gobblin是一个通用的数据抽取框架，可以从一些数据源（数据库、FTP、文件、Kafka以及自定义的数据源）抽取海量数据到Hadoop上。框架在同一个地方管理所有不同数据源的元数据，同时具备可扩展、容错、数据质量保证等特性，是一个高效的数据抽取框架。 二、Gobblin架构    （
大数据抓取采集框架
sunscheung的博客
07-14 1万+
大数据抓取采集框架 随着BIG DATA大数据概念逐渐升温，如何搭建一个能够采集海量数据的架构体系摆在大家眼前。如何能够做到所见即所得的无阻拦式采集、如何快速把不规则页面结构化并存储、如何满足越来越多的数据采集还要在有限时间内采集。这篇文章结合我们自身项目经验谈一下。 我们来看一下作为人是怎么获取网页数据的呢？ 1、打开浏览器，输入网址url访问页面内容。 2、复制页面内容的标题、作者
DI数据抽取详细框架流程
07-26
本文档详细介绍了Data Integrator开发的一般框架流程及一些常用函数功能介绍。
python数据抽取框架_python数据分析3：数据抽取
weixin_34690611的博客
01-12 722
1.使用Pandas获取网页中的表格数据并转化为EXCEL电子表格# 导入NBA球员的薪资数据import pandas as pddf = pd.DataFrame()url_list = ['http://www.espn.com/nba/salaries/_/seasontype/4']for i in range(2, 4):url = 'http://www.espn.com/nba/s...
【干货原创】介绍一个效率爆表的数据采集框架
weixin_43373042的博客
03-24 1688
今天我们来聊一下如何用协程来进行数据的抓取，协程又称为是微线程，也被称为是用户级线程，在单线程的情况下完成多任务，多个任务按照一定顺序交替执行。那么aiohttp模块在Python中作为异步的HTTP客户端/服务端框架，是基于asyncio的异步模块，可以用于实现异步爬虫，更快于requests的同步爬虫。下面我们就通过一个具体的案例来看一下该模块到底是如何实现异步爬虫的...
一点就分享系列（实践篇3-上篇）— 修改YOLOV5 之”魔刀小试“+ Trick心得分享+V5精髓部分源码解读
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啥都会一点的小程的博客
03-09 3万+
一点就分享系列（实践篇3—上篇）—“全网首发” 正确手法修改YOLOV5 魔刀小试+ Trick心得分享 现在部署大热，而我觉得回归原理和源码更加重要！在检测领域YOLOV5肯定是大家的炼丹必备模型，收敛快，精度高都是其爱不释手的理由，各种魔改基础backone或者别的trcik也层出不穷，这里我自己针对V5的head添加了ASFF自适应的特征融合检测层，分享下，也顺手告诉大家如何以正规的手法去修改YOLOV5的网络结构！ 文章目录一点就分享系列（实践篇3—上篇）—“全网首发” 正确手法修改YOLOV5
主动学习（Active Learning）简介综述汇总以及主流技术方案
2401_84495725的博客
06-05 2256
主动学习是指对需要标记的数据进行优先排序的过程，这样可以确定哪些数据对训练监督模型产生最大的影响。主动学习是一种学习算法可以交互式查询用户(teacher 或 oracle)，用真实标签标注新数据点的策略。主动学习的过程也被称为优化实验设计。主动学习的动机在于认识到并非所有标有标签的样本都同等重要。主动学习是一种策略/算法，是对现有模型的增强。而不是新模型架构。主动学习背后的关键思想是，如果允许机器学习算法选择它学习的数据，这样就可以用更少的训练标签实现更高的准确性。
python网页开发数据库访问_python 网页读取数据库
weixin_28811345的博客
02-04 3000
Python之pandas数据加载、存储Python之pandas数据加载、存储0. 输入与输出大致可分为三类:0.1 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式2.2 使用数据库中的数据0.3 利用Web API操作网络资源1. 读取文本文件和其他更好效的磁盘存储格式pandas提供了一些用于将表格型数据读取为D...文章王小雷2016-01-061561浏览量解决python连接mysql，UTF...
两种数据提取框架的比较(scrapy和webmagic)
企鹅菜鸟的成长过程
11-24 1381
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批量表结构提取和批量建表
A_post的专栏
02-27 568
批量表结构提取和批量建表 在进行系统设计和测试时，经常需要建立多库，并且各库内容相同。一般思路是导入或者是复制表的脚本来一个一个的建表，显然这样操作费时繁琐，而且不能保证索引等信息全部都一样。本文介绍的是如何生成一个库的表结构，并通过该表结构反向生成表。 一 建立一个存储表结构的表 if exists (select * from dbo.sysobjects where [dbo]
常见的数据抽取工具对比
weixin_44852067的博客
04-22 4373
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。抽取（Extract主要是针对各个业务系统及不同服务器的分散数据，充分理解数据定义后，规划需要的数据源及数据定义，制定可操作的数据源，制定增量抽取和缓慢渐变的规则。转换（transform。
ETL最佳实践-NiFi
program哲学
05-22 3514
NIFI 介绍 概述 Apache NiFi 是一个易于使用、功能强大而且可靠的数据拉取、数据处理和分发系统，用于自动化管理系统间的数据流。 它支持高度可配置的指示图的数据路由、转换和系统中介逻辑，支持从多种数据源动态拉取数据。 NiFi原来是NSA(National Security Agency [美国国家安全局])的一个项目，目前已经代码开源，是Apache基金会的顶级项目之一 NiFi基于Web方式工作，后台在服务器上进行调度。 用户可以为数据处理定义为一个流程，然后进行处理，后台具有数据处理引擎、
大数据之数据抽取架构演变过程
天道酬勤
07-18 807
而当时我们搭建的Flink集群是基于YARN进行资源管理和调度的，因为YARN中不仅仅包含着FLInk的资源，也有hive，zoozie，hdfs等等的资源，这样容易造成yarn资源的过度使用，容易引起整个底座的cpu以及内存的使用问题，经过排查，主要是由于FLink的使用资源引起的，所以后续就把Flink从整个集群中剥离出来，进行资源的隔离，最后Flink采用了StandAlone HA部署（但是这个目前还是存在问题，后续根据项目进行优化）'topic' = '表名',二、数据抽取架构的演变。
探索DBpedia信息抽取框架：开启结构化数据挖掘的旅程
gitblog_00009的博客
05-17 681
探索DBpedia信息抽取框架：开启结构化数据挖掘的旅程 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 DBpedia信息抽取框架（DBpedia Information Extraction Framework）是一个由社区驱动的开源项目，旨在从维基百科中提取结构化的信息，并将其发布到Web上供全球访问。这个项目不仅提供了一个强大的工具集，让你能够深入挖掘和利用维基...
Gobblin--一个用于Hadoop的统一"数据抽取框架"
lmalds的专栏
12-30 1万+
数据整合 HDFS Kafka
DataX理论知识：简介-框架设计-数据抽取策略
不待见的博客
04-06 1087
文章目录一、简介二、框架设计三、数据抽取策略 一、简介 DataX 是一个 异构数据源 离线同步工具。可实现 各种 异构数据源 之间 稳定高效的数据同步功能。 设计理念：从 蜘蛛网 到 星型链路，DataX充当一个中转站的角色。 二、框架设计 Reader ：数据采集模块，负责采集数据源的数据，并发送给 Framework。 Framework(channel)：数据传输管道。 Writer：数据写入模块，负责不断从管道获取数据，并写入目的端。 三、数据抽取策略 小表 —— 周期性全量抽取。 大表 ——
头歌数据清洗小试牛刀
最新发布
04-02
### 关于头歌平台的数据清洗实验教程 在学习数据清洗的过程中，掌握实际操作是非常重要的。以下是关于数据清洗的一些核心知识点以及示例代码，这些内容可以帮助你在头歌平台上更好地理解和实践数据清洗的相关技术。 #### 1. 缺失值处理 对于缺失值的处理通常有三种主要方法：过滤法、填充法和插值法[^1]。下面通过 Python 的 Pandas 库来演示这几种方法的具体实现方式： ##### 过滤法 (删除含有缺失值的记录) ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建带有缺失值的 DataFrame data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 使用 dropna 方法删除含有缺失值的行 cleaned_df_drop = df.dropna() print(cleaned_df_drop) ``` ##### 填充法 (用固定值或其他统计量填补缺失值) ```python # 使用 fillna 方法将 NaN 替换为指定值 cleaned_df_fill = df.fillna(value=0) print(cleaned_df_fill) ``` ##### 插值法 (基于已有数据推测并补充缺失值) ```python # 使用 interpolate 方法进行线性插值 cleaned_df_interpolate = df.interpolate(method='linear') print(cleaned_df_interpolate) ``` --- #### 2. 数据去重 去除重复数据也是数据清洗中的重要环节之一[^4]。可以通过 `duplicated` 和 `drop_duplicates` 函数轻松完成这一任务。 ```python # 检测重复项 duplicate_rows = df[df.duplicated()] print(duplicate_rows) # 删除重复项 deduped_df = df.drop_duplicates() print(deduped_df) ``` --- #### 3. 异常值检测与处理 异常值可能会影响模型训练的效果，因此需要对其进行识别和适当调整。常见的做法包括使用箱型图分析或者设定阈值范围。 ```python # 定义一个简单的函数用于检测数值列中的异常值 def detect_outliers(df, col_name): q1 = df[col_name].quantile(0.25) q3 = df[col_name].quantile(0.75) iqr = q3 - q1 lower_bound = q1 - 1.5 * iqr upper_bound = q3 + 1.5 * iqr outliers = df[(df[col_name] < lower_bound) | (df[col_name] > upper_bound)] return outliers outliers_in_col_A = detect_outliers(df, 'A') print(outliers_in_col_A) ``` --- #### 4. 数据标准化与规范化 为了使不同特征具有可比性，在建模前往往会对数据进行标准化或归一化处理[^2]。 ```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler scaler_standard = StandardScaler() scaled_data_standard = scaler_standard.fit_transform(df[['A', 'C']]) scaler_minmax = MinMaxScaler() scaled_data_minmax = scaler_minmax.fit_transform(df[['A', 'C']]) print(scaled_data_standard) print(scaled_data_minmax) ``` --- ### 总结 以上展示了数据清洗过程中几个关键步骤的实际应用案例，包括但不限于缺失值处理、数据去重、异常值检测以及数据标准化等内容。如果想进一步深入研究更复杂的场景，还可以尝试引入第三方库如 scikit-learn 提供的功能来进行高级填充。
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