2023年 6 月 FineDataLink 继续为您带来新物料。
文档上新
文档共创活动
在使用 FineDataLink 进行数据集成、开发过程中,经常需要对数据进行清洗、过滤、计算等等。
FineDataLink 提供了「新增计算列」可以使用多种函数实现对数据的清洗计算;提供「数据过滤」可视化算子实现快速的数据筛选匹配;也可使用「数据关联」「列转行」「行转列」等可视化算子快速时间数据处理,提升用户开发效率。同时在可视化算子不够丰富的情况下,可以使用「Spark SQL」语法进行数据快速处理。
文档将数据处理的方案进行梳理整合,为用户提供方案和示例,便于用户实现高效的开发。
新增计算列
函数进行数据计算、清洗
文本函数概述
日期函数概述
逻辑函数概述
数值函数
常见日期公式
缺失值处理
新增列_条件赋值
新增列_分组赋值
字符串拼接和截取
字符串清洗
Spark SQL语法概述
SparkSQL常用语法
SparkSQL日期函数
Spark SQL数学函数
SparkSQL条件函数
SparkSQL窗口函数
SparkSQL编码和加密函数
SparkSQL聚合函数
SparkSQL字符串函数
数据去重
数据排序
表连接与联合
每天获取Excel昨日新增数据导入数据库
左连接、右连接:数据关联
行列转换:列转行、行转列
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截止到 2023 年 5 月 1 日,FineDataLink 文档已有 18 万+的阅读量和 9000+ 的用户覆盖,帮助许多用户学习和解决问题。然而,我们也认识到文档内容仍需要不断补充和优化,以便更好地满足用户的需求和期望。
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