DataCleaner

DataCleaner中文文档 DataCleaner是一个数据质量工具包，您可以分析、更正和丰富数据。主要是分析数据，清洗数据，以及在匹配和主数据管理解决方案中使用。最后的数据呈现不是太直观。 最近工作中刚好使用到，看了原官方全英文文档不是那么直观，谷歌自动翻译也很难受。抽空自己人性化翻译了一下，便于有兴趣的伙伴了解理解。按照官网文档直译，需结合实际操作才能愈加熟悉了解。 官方文档地址：http

2.1 安装客户端 以下是安装DataCleaner的系统要求： 电脑一台 jdk1.7及以上 专业版的DataCleaner软件许可证文件。如果您要求免费试用或在线购买DataCleaner，此文件将发送到您的电子邮件地址。 使用安装程序启动安装过程。安装程序是一个可执行的JAR文件，只要双击它，它在大多数系统上都是可执行的。就是启动一个jar文件。 如果双击安装程序时安装程序未启动，请打开命令

第14章，数据库驱动程序 鄙人发现，其实DataCleaner并没有太难，并且他的用户体验性很棒，有数据库基础，工作经验的，都可以很快上手。 大家还是多操作几遍，就知晓其中的妙处了，长篇大论的一个一个写“软件操作过程”，不好玩。 相比较之前的4.x，5.1.5版本又改变了许多，但是大方向，功能不变。

第七部分。从命令行调用DataCleaner工作 21章。命令行界面 文摘 DataCleaner提供了一个命令行接口(CLI)来执行各种任务,包括执行分析工作,通过简单的命令,可以调用。作为一个计划的任务。 表的内容 可执行文件 使用场景 执行分析工作 清单数据存储内容和可用的组件 可参数化的工作 动态覆盖配置元素 可执行文件 DataCleaner取决于您的发行版,你将有一个CLI可执行文件包

10.2 数据存储 可以在元素标签 < datastore-catalog > 下的配置文件中配置数据存储。下面几节将详细介绍特定类型的数据存储。 数据库（JDBC）连接 下面是一些常见数据库类型的示例。 提示！ DataCleaner用户界面使得计算连接属性的url（连接字符串）和驱动程序类部分变得更加容易。如果你还不知道这些属性的话，这是一个很好的开始。 MySQL <jdbc-datasto

什么是数据质量（DQ）？ 数据质量（Data Quality简称DQ）是一个概念和一个业务术语，涵盖了用于特定目的的数据的质量。DQ术语通常用于商业决策中使用的数据质量，但也可能指研究、活动、流程等中使用的数据质量。 处理数据质量通常因项目而异，正如数据质量的问题有很大的不同。 数据质量问题的例子包括： 数据的完整性 数据的正确性 数据冗余 数据统一/标准化 数据质量分析（DQA）是检查特定过程或

什么是数据分析？ 数据分析（Data profiling）是调查数据存储以创建其“profile”的活动。有了数据存储的概要文件，您就可以更好地实际使用和改进它。 分析的方式通常取决于您是否已经对数据的质量有了一些想法，或者您是否对手头的数据存储熟不熟练。无论哪种方式，我们都建议采用探索性的方法，因为尽管您认为只需要查找一定数量的问题，但根据我们的经验（以及DataCleaner的许多特性背后的推

什么是主数据管理（MDM）？ 主数据管理（MDM）是一个非常宽泛的术语，它以多种方式具体化。对于本文档的范围来说，它更多的是作为数据质量的上下文，而不是我们实际以DataCleaner本身为目标的活动。 MDM的总体目标是管理组织的重要数据。“主数据”指的是“单一版本的事实”，即不是某一特定系统的数据，而是某一公司的所有客户数据或产品数据。通常这些数据分散在多个数据存储中，因此MDM的一个重要部分

什么是数据争用？ 从维基百科，我们得到了一个很好的“数据争论”的介绍性解释： 数据挖掘或数据争用是一种松散地将数据从一种“原始”形式手动转换或映射到另一种格式的过程，这种格式允许在半自动化工具的帮助下更方便地使用数据。这可能包括进一步挖掘、数据可视化、数据聚合、训练统计模型以及许多其他潜在用途。 可以看出，为了分析数据，对数据进行更改通常是很重要的。这就是为什么DataCleaner捆绑了许多转换

21 嵌入DataCleaner 可以将DataCleaner嵌入到其他Java应用程序中。这允许一种简单的方法来添加数据质量分析（DQA）和数据分析功能，作为对正在构建的应用程序的补充。 嵌入DataCleaner最简单的方法就是执行DataCleaner的主可执行文件所做的操作—用默认参数实例化引导类： BootstrapOptions bootstrapOptions = new Defau

什么是数据监控(Data monitoring )？ 我们认为数据分析是一种理想的探索活动。数据监控通常不是！您在分析时经常执行的度量需要不断地检查，以便随着时间的推移强制执行您的改进。这就是数据监控的典型意义。 数据监控解决方案由不同情况而定。您可以设置自己每天晚上运行的大量计划作业。您可以围绕它构建警报，当某个特定度量超出允许的阈值时向您发送电子邮件，或者在某些情况下，您可以尝试通过应用在输入

17.1 数据存取 在DataCleaner中，所有数据源都称为“数据存储”。这个概念既包括本地读取/解析的源，也包括 ‘connected to’ 的源，例如数据库和应用程序。一些数据存储也可以写入，例如关系数据库。 DataCleaner使用 Apache MetaModel framework 进行数据访问。从DataCleaner的角度来看，Apache元模型提供了许多特性： 与不同数据存

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本文向大家介绍开源数据库，包括了开源数据库的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 开源数据库是具有开源代码的数据库，即任何人都可以查看，研究甚至修改代码。开源数据库可以是关系(SQL)或非关系(NoSQL)。 为什么要使用开源数据库？ 为任何公司创建和维护数据库都非常昂贵。在软件总支出中，很大一部分用于处理数据库。因此，切换到低成本开源数据库是可行的。从长远来看，这可以为公司节省很多钱。 使用中

除了Confluent HDFS库（非开源），是否有任何完全开源的库可以将消息从Kafka（使用Kafka Connect）移动到HDFS 3？ Kafka Connect HDFS 2 Sink-汇流社区许可证 Kafka Connect HDFS 3 Sink-融合企业许可证 相关：需要使用Kakfa Connect将小型JSON消息从Kafka移动到HDFS，但如果不完全免费使用Conflu

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