数据采集-数据预处理实践
大数据实验实训报告范文
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当前研究的热点。
为了更好地理解和掌握大数据技术，提高自己的实践能力，我们小组在指导老师的带领下，进行了为期一个月的大数据实验实训。
本次实训旨在通过实际操作，深入了解大数据技术的基本原理和应用，掌握大数据处理和分析的方法。
二、实验内容本次实验实训主要围绕以下几个方面展开：1. 大数据平台搭建（1）Hadoop分布式文件系统（HDFS）搭建：通过Hadoop命令行工具，完成HDFS的搭建，实现大文件的分布式存储。
（2）Hadoop分布式计算框架（MapReduce）搭建：利用Hadoop的MapReduce框架，完成数据的分布式计算。
2. 数据采集与预处理（1）数据采集：通过爬虫技术，从互联网上获取相关数据。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、去噪等操作，提高数据质量。
3. 数据存储与分析（1）数据存储：使用HBase、Hive等数据存储技术，将处理后的数据存储在分布式数据库中。
（2）数据分析：利用Spark、Flink等大数据计算框架，对存储在数据库中的数据进行实时分析。
4. 数据可视化使用ECharts、Tableau等数据可视化工具，将分析结果以图表形式展示，直观地呈现数据特征。
三、实验步骤1. 环境搭建（1）安装Java、Hadoop、HBase、Hive、Spark等软件。
（2）配置环境变量，确保各组件之间能够正常通信。
2. 数据采集与预处理（1）编写爬虫代码，从指定网站获取数据。
（2）对采集到的数据进行清洗、去重、去噪等操作。
3. 数据存储与分析（1）将预处理后的数据导入HBase、Hive等分布式数据库。
（2）利用Spark、Flink等大数据计算框架，对数据进行实时分析。
4. 数据可视化（1）使用ECharts、Tableau等数据可视化工具，将分析结果以图表形式展示。
（2）对图表进行美化，提高可视化效果。
四、实验结果与分析1. 数据采集与预处理本次实验采集了100万条电商交易数据，经过清洗、去重、去噪等操作后，得到约90万条有效数据。
数据采集和预处理流程
数据采集和预处理流程
好嘞，那我开始写啦！
朋友！今天来跟你唠唠数据采集和预处理这档子事儿。
这可是我在这行摸爬滚打 20 多年总结出来的经验，听好了哈！
先说数据采集吧，哇，这就像去果园摘果子，你得找对地方，挑好果子。
比如说，你要采集用户行为数据，那得从各种渠道下手，像网站啦、APP 啦。
我记得有一次，我们为了采集一个电商网站的数据，那可真是费了老劲了！服务器差点都给整崩溃了，唉！
采集数据的时候，可得注意合法性和道德性，别瞎搞，不然惹上麻烦可就惨喽！还有啊，你得选对工具，就像战士得选好武器一样。
我刚开始的时候，用的工具那叫一个烂，效率低得要死，嗯……后来才慢慢找到顺手的。
说到预处理，这就好比把摘回来的果子洗干净、分类。
数据里可能有一堆乱七八糟的东西，重复的啦、错误的啦，都得清理掉。
有一回，我处理一组数据，里面的错误多得让我头都大了，哇！
数据标准化也很重要，你得把各种格式的数据统一起来，不然没法用啊。
这就像把一群调皮的孩子管得服服帖帖的，不容易哦！
我这说着说着好像有点乱了，哈哈。
不过没关系，咱接着来。
有时候啊，数据预处理就像解谜一样，你得一点点找出规律，解决问题。
我记得好像有一次，有一组数据怎么都搞不定，后来发现是时间格式的问题，你说搞笑不？
对了，现在这技术发展得太快啦，新的算法和工具层出不穷。
我这老家伙有时候都跟不上喽，唉！但咱也不能放弃学习，是不？
要是你在处理数据的时候遇到问题，别慌，多试试，多琢磨。
我当初也是这么过来的，犯了不少错，才慢慢摸到门道。
好啦，我能想到的暂时就这么多，剩下的就靠你自己去摸索啦！。
数据采集与预处理技术
数据采集与预处理技术随着大数据时代的到来，数据采集和预处理技术的重要性也日益凸显。
数据采集是指从各种数据源中获取数据的过程，包括网络爬虫、传感器获取、实时监测等；而数据预处理则是对采集到的数据进行处理和清洗，以便后续分析和挖掘。
一、数据采集技术1.网络爬虫网络爬虫是一种自动化获取互联网数据的技术，通过访问网页的URL 来获取网页内容，然后进行解析和提取有用的信息。
常见的网络爬虫有Google爬虫、百度蜘蛛、爬虫之家等。
2.传感器获取传感器获取技术主要用于获取物理、化学、生物等领域中的各种实时数据，包括温度、湿度、压力、光强、声音等。
传感器将实时数据通过数字化方式传送到中心服务器。
3.实时监测实时监测是指对于一些涉及物理、化学、生物等领域的数据进行实时收集和监测。
它可以帮助企业在生产过程中发现问题，及时做出调整和处理。
比如工厂的生产线监测，医院的病人监测等。
二、数据预处理技术1.数据清洗数据清洗是指对数据进行去除重复，归一化，补全缺失值，处理异常值等的过程。
这个过程对于后续的分析和挖掘具有重要的意义。
因为如果数据的质量不好，后续的分析结果也会受到影响。
2.数据转换数据转换是指对数据进行转换和重构，以便于后续分析处理。
常见的数据转换操作包括数据格式转换、数据集成、数据聚集、数据抽样等。
3.数据规约数据规约是指对数据进行压缩，以便于后续处理。
常见的数据规约方法有随机采样、聚类、PCA等。
三、数据采集与预处理技术的应用数据采集与预处理技术广泛应用于各个领域，包括工业自动化、生物医学、金融、能源等。
例如，工业自动化系统需要采集大量的数据来监测生产线上的工艺参数，并对数据进行处理和分析，判断生产过程是否正常运行，是否需要进行调整。
生物医学领域需要对患者的健康状况进行实时监测，并及时预测病情的变化。
为此，需要采用各种生理参数传感器对患者的身体数据进行采集，然后通过数据预处理技术进行清洗和筛选，最后进行挖掘分析。
外业测量中的数据采集与处理方法实践要点
外业测量中的数据采集与处理方法实践要点外业测量是土地测绘工作中不可或缺的环节，它通过采集和处理各种数据来获取地理空间信息。
在外业测量中，数据采集与处理方法的正确应用是确保测量结果准确可靠的关键。
本文将探讨外业测量中数据采集与处理的实践要点。
一、数据采集1.选取合适的测量仪器在外业测量中，选择合适的测量仪器是确保测量结果准确性的基础。
根据测量任务的具体要求和场地条件，选择适当的全站仪、GPS仪器或其他测量设备。
同时，要确保仪器的准确校准和正常工作，以避免测量误差。
2.规划测量控制网在进行实地测量前，必须先建立一个稳定可靠的控制网。
控制网的布设与选择至关重要。
通过在测区内合理布设控制点，可以提高测量的精度和准确度。
在布设控制网时需要考虑地形、遮挡物和信号传输等因素。
3.采用多种测量方法依据测量任务的具体要求，可以采用多种测量方法相结合，如三角测量、水准测量和GPS测量等。
不同的测量方法有各自的优劣势，选择合适的方法能够提高测量的效率和准确性。
4.合理设置测量参数在进行数据采集时，需要根据实际情况合理设置各项测量参数，如测量距离、角度误差和高程差等。
通过调整参数来适应不同的测量环境和测量要求，可以提高数据采集的准确性和可靠性。
二、数据处理1.数据的预处理在进行数据处理前，需要对采集的原始数据进行预处理。
这包括数据的导入、格式转换、纠正误差和筛选异常值等操作。
通过预处理可以提高数据的质量，减小对后续处理的影响。
2.数据的配准与融合对于采用多种测量方法获取的数据，需要进行数据的配准与融合。
根据不同数据的特点和定位精度，通过配准和融合，可以消除数据间的差异，提高整体的数据精度和一致性。
3.建立地理信息库在数据处理过程中，可以根据实际需要，建立地理信息库。
将采集的数据按照特定的规则和数据库结构进行整理和归档，便于后续的查询和管理。
地理信息库可以为后续的地图制作和分析提供便利。
4.分析与应用数据处理的最终目的是为了进行分析和应用。
数据采集与预处理的方法与最佳实践
数据采集与预处理的方法与最佳实践随着互联网的普及和技术的进步，数据采集和预处理变得越来越重要。
无论是在科学研究、商业分析还是社会调查中，正确有效地采集和预处理数据都是取得准确结果的关键。
本文将介绍一些常用的数据采集和预处理的方法与最佳实践，帮助读者更好地应对数据处理的挑战。
一、数据采集数据采集是指从各种来源收集数据的过程。
在进行数据采集时，我们需要注意以下几个方面。
1.明确目标：在开始数据采集之前，我们需要明确采集数据的目标和需求。
只有明确了目标，才能有针对性地选择数据源和采集方法。
2.选择合适的数据源：数据源的选择直接影响到数据的质量和准确性。
我们可以选择从已有的数据库、网站、API接口等获取数据，也可以通过调查问卷、实地观察等方式收集数据。
根据不同的需求，选择合适的数据源非常重要。
3.确保数据的完整性和准确性：在采集数据时，我们需要确保数据的完整性和准确性。
可以通过设置数据采集的规则和验证机制来避免数据的缺失和错误。
同时，及时修正和更新数据也是保证数据质量的关键。
二、数据预处理数据预处理是指在进行数据分析之前对原始数据进行清洗、转换和集成的过程。
数据预处理的目的是提高数据的质量和可用性，以便后续的数据分析和建模。
1.数据清洗：数据清洗是数据预处理的第一步，主要是去除数据中的噪声、异常值和缺失值。
可以使用统计方法、数据挖掘算法等对数据进行清洗，以保证数据的准确性和一致性。
2.数据转换：数据转换是将原始数据转化为适合分析的形式。
常见的数据转换包括数据平滑、数据聚合、数据离散化等。
通过数据转换，可以减少数据的复杂性，提高数据的可读性和可理解性。
3.数据集成：数据集成是将来自不同数据源的数据合并为一个一致的数据集。
在进行数据集成时，需要解决数据格式、数据类型和数据命名等问题。
可以使用数据集成工具和技术来简化数据集成的过程。
4.数据规约：数据规约是指将数据集中的数据压缩为更小的表示形式，以减少数据的存储和计算成本。
数据采集与预处理实践
数据采集与预处理实践1. 数据采集是指收集和获取数据的过程。
在数据采集中，我们需要确定要收集的数据类型和源头。
数据可以来自各种渠道，包括传感器、数据库、网络爬虫等。
在确定数据源后，我们需要设计和实施采集策略，包括选择合适的采集方式和频率。
数据采集的目标是获取尽可能准确、全面和可靠的数据。
2. 数据预处理是指对采集的原始数据进行清洗、转换和集成的过程。
数据预处理的目的是提高数据的质量和可用性，使其适合后续的分析和建模工作。
数据预处理包括以下几个主要步骤：a. 数据清洗：去除数据中的异常值、噪声、重复值和缺失值。
异常值是指与其他数据明显不一致的数据点，噪声是指数据中的随机错误，重复值是指多次采集中出现相同的数据，缺失值是指某些数据项没有采集到。
b. 数据转换：将数据转换为适合分析的形式。
例如，将日期和时间转换为时间戳，将分类变量转换为数值变量等。
数据转换也包括对数据进行标准化和归一化，以便在不同尺度和范围下进行比较和分析。
c. 数据集成：将来自不同源头的数据整合在一起。
数据集成可能涉及数据格式的转换、数据合并和去重等操作。
数据集成的目标是创建一个一致和完整的数据集，以支持后续的分析和建模工作。
3. 数据采集与预处理的实践有一些常见的挑战和技巧：a. 数据质量控制：在数据采集过程中，可能会遇到数据质量不高的问题，如噪声、异常值和缺失值等。
为了提高数据质量，可以使用数据清洗和异常检测技术，如统计方法和机器学习算法。
b. 数据安全与隐私：在进行数据采集和处理时，需要注意数据安全和隐私保护。
特别是对于敏感数据，如个人身份信息和商业机密，需要采取适当的安全措施，如数据加密和访问控制。
c. 数据存储和管理：在进行数据采集和预处理时，需要考虑数据的存储和管理。
可以使用数据库和云存储等技术来存储和管理数据，以便后续的访问和分析。
d. 自动化与扩展性：数据采集和预处理是一个重复和耗时的过程。
为了提高效率和可扩展性，可以使用自动化工具和技术，如脚本和流水线。
大数据基础-数据采集与预处理
大数据基础-数据采集与预处理大数据基础数据采集与预处理在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。
大数据的价值日益凸显，而数据采集与预处理作为大数据处理的基础环节，其重要性不言而喻。
本文将详细探讨数据采集与预处理的相关知识，帮助您更好地理解这一关键领域。
一、数据采集数据采集是获取原始数据的过程，它就像是为大数据这座大厦收集原材料。
常见的数据采集方法包括以下几种：（一）系统日志采集许多系统和应用程序会自动生成日志，记录其运行过程中的各种信息，如用户操作、错误信息等。
通过对这些日志的收集和分析，可以了解系统的运行状况和用户行为。
（二）网络爬虫当我们需要从互联网上获取大量数据时，网络爬虫是一个常用的工具。
它可以按照一定的规则自动访问网页，并提取所需的信息。
（三）传感器数据采集随着物联网的发展，各种传感器被广泛应用于收集物理世界的数据，如温度、湿度、位置等。
（四）数据库导入企业内部通常会有各种数据库存储业务数据，通过特定的接口和工具，可以将这些数据导入到大数据处理系统中。
在进行数据采集时，需要考虑数据的来源、质量和合法性。
数据来源的多样性可以保证数据的丰富性，但也可能带来数据格式不一致、数据重复等问题。
同时，要确保采集的数据合法合规，遵循相关的法律法规和隐私政策。
二、数据预处理采集到的原始数据往往存在各种问题，如缺失值、噪声、异常值等，这就需要进行数据预处理，将数据“清洗”和“整理”，为后续的分析和处理做好准备。
（一）数据清洗1、处理缺失值缺失值是数据中常见的问题。
可以通过删除包含缺失值的记录、填充缺失值（如使用平均值、中位数或其他合理的方法）等方式来处理。
2、去除噪声噪声数据会干扰分析结果，需要通过平滑技术或聚类等方法来去除。
3、识别和处理异常值异常值可能是由于数据录入错误或真实的异常情况导致的。
需要通过统计方法或业务知识来判断并处理。
（二）数据集成当数据来自多个数据源时，需要进行数据集成。
《数据采集与预处理》教学教案—02认识数据预处理技术
数据采集与预处理教案
干信息。
二.任务实施
1．Pig系统环境的搭建
（1）下载Pig 官方网站下载pig-0.17.0-src.tar.gz，并解压到/usr/local 目录，解压操作如图1-16所示。
图1-16 解压Pig文件到相应目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“pig-0.17.0-src”重命名为“pig”，以方便后续使用，如图1-17所示。
（2）配置环境变量
环境变量配置完成并保存后，执行“source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Pig是否安装成功
2．Kettle系统环境的搭建
（1）下载Kettle 在官方网站下载pdi-ce-7.0.0.0-25.zip，并解压到/usr/local目录
解压完成后进入/usr/local，将文件“data-integration”重命名为“kettle”，以方便后续使用
（2）配置环境变量
打开命令行窗口，输入“sudo vim ～/.bashrc”，配置环境变量环境变量配置完成并保存后，执行“Source ～/.bashrc”命令，使配置的环境变量生效。
（3）验证Kettle是否安装成功
打开命令行窗口，切换到/usr/local/kettle路径，执行“./spoon.sh”命令。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
在控制台上打印关系的内容。
（2）过滤 ① FILTER FILTER 运算符用于根据条件从关系中选择所需的元组。下面给出了 FILTER 语法如图所示:
grunt> Relation2_name = FILTER Relation1_name BY (condition);
知识目标
了解大数据预处理工具的使用方法。
02
任务4.1： 用Pig进行数据预处理
任务描述
（1）学习Pig的相关基础知识。 （2）使用Pig实现“北京公交线路信息”数据的预处理。
任务目标
（1）熟悉Pig的相关基础知识； （2）使用Pig完成“北京公交线路信息”数据的预处理。
知识准备
1. Pig中主要的操作如下： 在本地文件系统中，创建一个包含数据的输入文件 student_data.txt ， 如下所示，并使用 put 命令将文件从本地文件系统移动到HDFS上。
如：使用以下模式存储数据。
column id
名字
姓氏
电话号码
城市
datatype in chararray t
chararray
chararray
chararray
注意: Load语句会简单地将数据加载到Pig的指定的关系中。
(2) STORE：保存relation到文件系统或者其他存储 Store语法格式。
现在将关系存储在HDFS目录“/pig_Output/"中，代码如下：
grunt> STORE student INTO ' hdfs://localhost:9000/pig_Output/ ' USING PigStorage (',');
执行 store 语句后，将使用指定的名称创建目录，并将数据存储在其 中。
说明: ➢Relation_name：必须提到要存储数据的关系。 ➢Input file path ：必须提到存储文件的HDFS目录。（在MapReduce模式 下） ➢Function：必须从Apache Pig提供的一组加载函数中选择一个函数（ BinStorage，JsonLoader，PigStorage，TextLoader ）。 ➢Schema：必须定义数据的模式，如：(column1 : data type, column2 : data type, column3 : data type);
STORE Relation_name INTO ' required_directory_path ' [USING function];
首先使用LOAD运算符将它读入关系 student ，代码如下：
grunt> student = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/student_data.txt' USING PigStorage(',') as ( id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, phone:chararray, city:chararray );
现在，通过在Grunt shell中执行以下Pig Latin语句，将文件 student_data.txt 中的数据加载到Pig中。
grunt> student = LOAD 'hdfs://localhost:9000/pig_data/student_data.txt' USING PigStorage(',') as ( id:int, firstname:chararray, lastname:chararray, phone:chararray, city:chararray );
第四章 数据预处理实践
南京交通职业技术学院
授课讲师：XXX
目录
Contents
01
用Pig进行 数据预处理
02
用kettle进行 数据预处理
03
04
用openrefine 使用FlumeInterceptor 进行据预处理 对日志信息进行数据预处理
01
学习目标
学习目标
技能目标
学会使用Pig进行数据预处理。 学会使用kettle进行数据预处理。 学会使用pandas进行数据预处理。 学会使用openrefine进行数据预处理。 学会使用Flume Interceptor进行日志数据预处理。
在HDFS目录 /pig_data/ 中有一个名为 student_details.txt 的文件，内容 如图所示:
001,Rajiv,Reddy,21,9848022337,Hyderabad 002,siddarth,Battacharya,22,9848022338,Kolkata 003,Rajesh,Khanna,22,9848022339,Delhi 004,Preethi,Agarwal,21,9848022330,Pune 005,Trupthi,Mohanthy,23,9848022336,Bhuwaneshwar 006,Archana,Mishra,23,9848022335,Chennai 007,Komal,Nayak,24,9848022334,trivendram 008,Bharathi,Nambiayar,24,9848022333,Chennai
（1）载入和存储 ① LOAD：从文件系统或者其他存储载入数据到一个relation Load语句由两部分组成，用“=”运算符分隔。在左侧为存储数据关系的名 称，右侧为定义如何存储数据。下面给出了 Load 运算符的语法：
Relation_name = LOAD 'Input file path' USING function as schema;
上述对于参数的说明如表所示：
Relation name
Inpution
schema
已将数据存储在学生（student）模式中。 从HDFS的/pig_data/目录中的 student_data.txt 文件读取数据。
使用了 PigStorage() 函数，将数据加载并存储为结构化文本文件。它采用分 隔符，使用元组的每个实体作为参数分隔。默认情况下，它以“\t"作为参数。
001,Rajiv,Reddy,9848022337,Hyderabad 002,siddarth,Battacharya,9848022338,Kolkata 003,Rajesh,Khanna,9848022339,Delhi 004,Preethi,Agarwal,9848022330,Pune 005,Trupthi,Mohanthy,9848022336,Bhuwaneshwar 006,Archana,Mishra,9848022335,Chennai.