RDD-数据清洗

在 Apache Spark 中，数据清洗（Data Cleaning）是数据预处理的重要步骤，尤其是在处理真实世界的数据时，数据往往存在缺失值、重复值、格式错误、异常值等问题。RDD（Resilient Distributed Dataset）作为 Spark 的基本数据结构，提供了丰富的转换算子（Transformation）和行动算子（Action），可以高效地完成数据清洗任务。
以下是常见的数据清洗操作及其在 RDD 中的实现方法：
1. 去除重复数据
在数据集中，重复的记录可能会导致分析结果的偏差。可以通过 distinct() 算子去除 RDD 中的重复元素。
示例代码：
scala
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val sc = new SparkContext("local", "DataCleaningExample")
val data = Array(1, 2, 3, 2, 3, 4, 5, 5)
val rdd = sc.parallelize(data)

val uniqueRdd = rdd.distinct() // 去除重复元素
println
(uniqueRdd.collect().mkString(", "))
2. 过滤数据
过滤操作用于去除不符合条件的数据。可以使用 filter() 算子，根据指定的条件过滤 RDD 中的元素。
示例代码：
scala
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val data = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val rdd = sc.parallelize(data)

// 过滤出大于 5 的数据
val filteredRdd = rdd.filter(_ > 5)
println
(filteredRdd.collect().mkString(", "))
3. 处理缺失值
数据中可能包含缺失值（如 null 或空字符串）。可以通过以下几种方式处理缺失值：
• 删除缺失值：使用 filter() 算子删除包含缺失值的记录。
• 填充缺失值：使用 map() 算子将缺失值替换为默认值。
示例代码：
scala
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val data = Array(1, 2, null, 4, 5, null, 7)
val rdd = sc.parallelize(data)

// 删除缺失值
val filteredRdd = rdd.filter(_ != null)
println
(filteredRdd.collect().mkString(", "))

// 填充缺失值
val filledRdd = rdd.map {
  case null => 0 // 将 null 替换为 0
  case x =>
 x
}
println
(filledRdd.collect().mkString(", "))
4. 数据格式转换
数据可能需要转换为统一的格式，例如将字符串转换为数字，或者将日期格式标准化。可以使用 map() 算子进行格式转换。
示例代码：
scala
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val data = Array("1", "2", "three", "4", "5")
val rdd = sc.parallelize(data)

// 将字符串转换为数字（忽略无法转换的值）
val numericRdd = rdd.map(x => Try(x.toInt).getOrElse(0))
println
(numericRdd.collect().mkString(", "))