大数据中数据清洗怎么写（大数据清洗是什么意思）
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数据清洗在hadoop中怎么实现的?
我看到你用的是CDH安装，如果不想要数据了，完全可以重建集群。
面对海量数据，快速高效处理的方法有：学会数据清洗、引入分布式处理框架、使用合适的数据库、针对性的算法实现、采用并发控制、做好数据分类和标签等。学会数据清洗 从源头开始，学会数据清洗非常重要。
数据存储和管理：熟悉Hadoop中的数据存储和管理方式，主要是通过HDFS进行大规模分布式数据的存储，掌握数据在HDFS上的管理和操作。
Spark Spark基于内存计算的准Mapreduce，在离线数据处理中，一般使用Spark sql进行数据清洗，目标文件一般是放在hdf或者nfs上，在书写sql的时候，尽量少用distinct，group by reducebykey 等之类的算子，要防止数据倾斜。
每小时源源不断的从多个不同类别的新闻网站上取得数据时，取得的这些数据都是文本数据，也就是非结构化数据，这些数据是不需要进行数据清洗过程，但它们在进入到mahout实现的朴素贝叶斯算法时，需要进行必要的数据转换。
如何进行数据清洗
1、数据清洗的方法包括分箱法、聚类法、回归法。这三种方法各有各的优势，能够对噪音全方位的清理。
2、使用可视化工具和分析技术来对数据进行深入的分析，以获得有价值的结论。樂；数据清洗的重要性数据质量是至关重要的因素。如果我们用不准确、不完整或不相关的数据作为基础，那么分析的结果也会失去可靠性。
3、数据清洗的方法如下：数据清理中，处理缺失值的方法是估算、整例删除、变量删除、成对删除等等。估算 最简单的办法就是用某个变量的样本均值、中位数或众数代替无效值和缺失值。
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