4、使用Spark进行数据处理

使用Spark进行数据处理

在当今的数据驱动时代，处理和分析海量数据是数据工程师和数据科学家面临的重要挑战。Apache Spark作为一个强大的开源集群计算系统，为数据处理提供了高效且灵活的解决方案。本文将深入探讨如何使用Spark进行数据摄取、清洗、转换、聚合以及窗口化操作。

1. 数据摄取

Spark可以从多种数据源摄取数据，以下是一些常见数据源的摄取示例：

1.1 从S3读取数据

df = spark.read.csv(s3_file_path, header=True, inferSchema=True)
# 显示DataFrame
df.show()
# 停止SparkSession
spark.stop()

1.2 从Azure Blob存储读取数据

from pyspark.sql import SparkSession
# 初始化SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Read Data from Azure Blob Storage") \
    .config("fs.azure", "org.apache.hadoop.fs.azure.NativeAzureFileSystem") \
    .config("fs.azure.account.key.YOUR_STORAGE_ACCOUNT_NAME.blob.core.windows.net", "YOUR_STORAGE_ACCO