数据仓库工程师报表开发_大数据研发治理套件

数据仓库工程师是负责设计和维护数据仓库的技术专家，而报表开发则是数据仓库工程师的一项重要职责。在大数据时代，报表的开发需要支持海量数据的处理与可视化展示。因此，数据仓库工程师需要掌握大数据研发治理套件以支持报表开发。

大数据研发治理套件包括了许多常用的开源工具，如Hadoop、Hive、Spark等，这些工具可以用于处理海量数据以及实时数据分析等。接下来，将结合实例进行详细解析。

一、数据清洗

数据清洗是数据仓库工程师必须完成的一项任务，它主要包括数据清理、去重、重命名等。下面介绍一个基于Hadoop的数据清洗案例。

首先，我们需要启动一个Hadoop服务，然后创建一个文本文件，将需要清洗的数据写入该文件中。

然后，我们可以使用Hadoop提供的MapReduce框架来对数据进行清洗。以下是一个Java代码示例，用于清洗数据文件中的重复数据。

public class RemoveDuplicates {
   public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
      private final static Text word = new Text();
      public void map(LongWritable key, Text value, Context context)
              throws IOException, InterruptedException {
         String line = value.toString();
         word.set(line);
         context.write(word, new Text(""));
      }
   }
   public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
      public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
              throws IOException, InterruptedException {
         context.write(key, new Text(""));
      }
   }
   public static void main(String[] args) throws Exception {
      Configuration conf = new Configuration();
      Job job = new Job(conf, "wordcount");
      job.setJarByClass(RemoveDuplicates.class);
      job.setOutputKeyClass(Text.class);
      job.setOutputValueClass(Text.class);
      job.setMapperClass(Map.class);
      job.setReducerClass(Reduce.class);
      job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
      job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
      FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
      FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
      job.waitForCompletion(true);
   }
}

上述代码将