java结合shell脚本清洗数据

可以使用Java结合Shell脚本来清洗数据。首先，你可以使用Java编写一个程序，使用Spark Streaming消费Kafka中的数据。你可以使用以下命令来启动这个程序：

nohup java -jar -Dloader.main=com.suncnpap.etl.kafka.consumer.Kafka10Consumer dataintell-etl-1.0.0.jar -p `pwd`/conf/official_520000.json > logs/official_520000.log 2>&1 &

这个命令会启动一个Java程序，消费Kafka中的数据，并将清洗后的数据写入日志文件official_520000.log中。

接下来，你可以编写一个Shell脚本来将清洗后的数据迁移到MongoDB中。你可以使用以下命令来导出数据：

mongoexport -d DataIntell -c official_520000_clean_test --type=json -o official_520000_clean_test.json

然后，你可以使用以下命令将导出的数据导入到MongoDB中：

mongoimport -d DataIntell -c official520000 --type=json --file official_520000_clean_test.json

最后，你可以使用Shell脚本定时执行这些操作，以实现自动清洗数据的功能。你可以使用以下命令来定时执行Shell脚本：

crontab -e

然后在打开的文件中添加以下内容：

0 0 * * * /path/to/your/script.sh

这样，每天午夜时分，Shell脚本就会自动执行，清洗数据并将其导入到MongoDB中。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Shell脚本 (bash)----附带 数据迁移,sparkstreaming消费kafka脚本](https://blog.csdn.net/qq_18453581/article/details/113886221)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【大数据清洗和预处理】1.8HDFS的shell操作（2）（学习笔记）](https://blog.csdn.net/weixin_63745352/article/details/128025874)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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