大数据分析(Python爬虫、数据清洗和数据可视化)第六章 大数据存储与清洗_第1页
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大数据分析(Python爬虫、数据清洗和数据可视化)第六章大数据存储与清洗by文库LJ佬2024-05-23CONTENTS数据存储概述数据清洗工具数据存储与清洗流程存储优化与性能调优数据备份与恢复数据存储与清洗工具比较01数据存储概述数据存储概述数据存储概述HDFS存储：

大数据存储解决方案。NoSQL数据库：

存储非结构化和半结构化数据。HDFS存储HDFS存储分布式文件系统:

HDFS是ApacheHadoop项目的核心组件，用于存储大规模数据。数据冗余:

HDFS通过数据冗余提高容错性，保证数据安全。灵活性:

NoSQL数据库适用于需要大量动态模式的数据存储。横向扩展:

可以轻松实现横向扩展，适应数据规模的快速增长。02数据清洗工具数据清洗工具Pandas库：

数据清洗和处理利器。OpenRefine：

开源数据清洗工具。Pandas库数据处理:

Pandas提供了丰富的数据处理功能，包括数据筛选、填充、清洗等。灵活性:

支持多种数据类型和数据源，适用于各种数据清洗需求。OpenRefineOpenRefine数据转换:

OpenRefine可以进行数据清洗、转换和标准化，帮助用户更好地理解数据。数据可视化:

提供数据可视化功能，直观展现数据清洗效果。03数据存储与清洗流程数据存储与清洗流程数据采集：

从数据源获取原始数据。数据清洗：

对原始数据进行清洗和加工。数据采集爬虫技术:

利用Python爬虫从网络抓取数据，构建数据采集流程。数据接入:

将采集的数据导入数据存储系统，准备进行清洗处理。数据清洗数据去重:

去除重复数据，减少数据存储空间占用。数据转换:

将数据转换为指定格式，便于后续分析和应用。04存储优化与性能调优存储优化与性能调优数据分区：

优化数据存储结构。数据索引：

提升数据检索性能。分区策略:

根据业务需求和查询模式进行数据分区，提高数据查询效率。数据压缩:

对历史数据进行压缩存储，降低存储成本。数据索引数据索引索引设计:

设计合理的数据索引，加速数据检索和查询操作。索引优化:

定期优化数据索引，保持查询性能稳定。05数据备份与恢复数据备份与恢复备份策略：

保障数据安全和可靠性。数据恢复：

应对意外数据丢失情况。定期备份:

制定定期备份策略，确保数据定期备份到安全的存储介质。容灾方案:

制定完善的容灾方案，保障数据在灾难事件中的安全性。数据恢复数据恢复方案:

制定数据恢复方案，包括数据快速恢复和完整性验证。灾难恢复:

针对不同灾难情况，实施相应的数据恢复措施。06数据存储与清洗工具比较数据存储与清洗工具比较数据存储与清洗工具比较存储工具比较：

HDFSvsNoSQL数据库。清洗工具比较：

PandasvsOpenRefine。存储工具比较数据模型:

HDFS适合大文件存储，NoSQL数据库适合灵活数据模型存储。性能对比:

对比两种存储系统的性能指标和适用场景。清洗工具比较清洗工具比较数据处理:

Pandas适用于大规模数据处理，Ope

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