本文介绍了基于Apache Spark的ETL开发最佳实践，包括数据提取、转换、加载以及性能优化。示例代码展示如何从不同数据源提取数据，使用Spark进行转换和清洗，然后将处理后的数据以Parquet格式保存。同时，讨论了选择合适数据格式、设置分区、缓存策略和资源分配等优化技巧，以提升ETL作业的性能和容错性。
Spark上的最佳实践：高效的ETL开发
在大数据领域，ETL（提取、转换和加载）是一项关键任务，它涉及从各种数据源提取数据、对数据进行转换和清洗，并将处理后的数据加载到目标系统中。Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，为ETL开发提供了丰富的功能和工具。本文将介绍基于Spark的ETL开发的最佳实践，并提供相应的源代码。
- 数据提取
在Spark中，可以从各种数据源提取数据，包括文本文件、CSV文件、数据库和分布式存储系统（如HDFS）。以下是从文本文件中提取数据的示例代码：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder(
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