一.前言
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1.1 实验内容
本次实验内容如下：
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掌握基于Kettle的字符串数据清洗
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掌握基于Kettle的字段清洗
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掌握基于Kettle的使用参照表清洗
二.实验过程
2.1 实验内容一：掌握基于Kettle的字符串数据清洗
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数据清理，就是试图检测和去除数据集中的噪声数据和无关数据，处理遗漏数据，去除空白数据域和知识背景下的白噪声，解决数据的一致性、唯一性问题，从而达到提高数据质量的目的。
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基于Kettle的字符串数据清洗包括字符串替换（Replace in string）、字符串操作（String operations） 和字符串剪切（Strings cut）。字符串替换和字符串剪切功能相对单一，但由于字符串替换支持正则表达式，所以真正的功能远比字面上表达的强大许多。字符串操作提供了字符串的常规操作，功能丰富
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第一步，输入。可以使用“输入自定义常量数据（Data Grid）“步骤作为输入。
4.第二步，使用“字符串操作”步骤做初步清理。达到以下目标：
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清除ID字段的前后空白字符
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提取CODE字段的数字
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转换CITY字段全部为大写
- 第三步，使用“字符串替换”步骤清理CODE字段。使CODE字段全部以一个数字0开始
- 第四步，使用“字符串剪切”步骤清理CITY字段。使CITY字段只包括城市名拼音
- 第五步，输出清理结果，选用Excel输出步骤
- 点击运行按钮，在弹出的对话框中点击启动按钮。
2.2 实验内容二：掌握基于Kettle的字段清洗
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用拆分字段成多行步骤将城市字段拆分成多行
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新建一个转换field_op，添加一个输入步骤Data Grid，输入如下数据：
- 新字段设置成“城市NEW”，示例中的数据以“，”分隔，这是一个中文逗号，分隔符可以设置成“，”但是如果既有中文逗号，又有英文逗号, 甚至还有中英文分号，或者顿号，这时怎么办？由于该步骤的分隔符支持正则表达式，不妨将分隔符设成正则形式[,，；;、]
- 预览拆分字段成多行步骤
- 点击运行按钮，在弹出的对话框中点击启动按钮。
2.3 实验内容三：掌握基于Kettle的使用参照表集成数据
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不同系统的很多数据表示都不相同，数据集成时要有统一的表示方式。参照表中可以设置一列标识数据来源系统名的字段——SRC_SYS，但是各个源数据中没有这个标识自己系统名的字段。那么如何处理呢？一种方式是为源数据增加一个记录系统名的字段，只为查询而增加一个字段这一般是不可取的，另一种方式是根据源数据的系统名，过滤参照表。
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使用参照表集成数据思路：
第一步，一个源数据输入，一个参照数据输入
第二步，过滤参照表，根据源数据的系统名过滤参照数据
第三步，查询过滤后的参照数据，获取性别的统一表示符
最后，预览查询步骤的结果，根据需要自行添加输出
- 第一步，新建转换ref_op_1。创建两个Data Grid，分别命名为“Data Grid”和”Data Grid Ref“：Data Grid：作为源数据，输入示例数据；Data Grid Ref：输入参照数据，如图：
- 第二步，过滤参照表。使用过滤记录（Filter rows）步骤过滤参照表的数据。过滤条件设“SRC_SYS = SystemB”，筛选出SystemB的参照数据
- 第三步，查询参照表。使用流查询（Stream lookup）步骤查询参照表
- 最后，预览查询结果：
2.4 实验心得：
本次实验收获很大，掌握了基于Kettle的字符串数据清洗，掌握基于Kettle的字段清洗，掌握基于Kettle的使用参照表清洗。
标签：参照,步骤,Kettle,字段,字符串,清洗,数据 From： https://blog.51cto.com/u_15568258/5971793