spark中怎么做数据清洗

在Spark中进行数据清洗通常包括以下几个步骤：

1. 缺失值处理：使用drop()方法删除包含缺失值的行或使用fillna()方法填充缺失值。

val cleanedData = https://www.yisu.com/ask/rawData.na.drop()>

重复值处理：使用dropDuplicates()方法删除重复的行。

val cleanedData = https://www.yisu.com/ask/rawData.dropDuplicates()>

数据类型转换：使用withColumn()方法将数据列的类型转换为正确的类型。

val cleanedData = https://www.yisu.com/ask/rawData.withColumn("age", col("age").cast(IntegerType))


异常值处理：根据实际情况筛选或处理异常值。

val cleanedData = https://www.yisu.com/ask/rawData.filter(col("age") > 0)


数据格式化：对数据进行格式化，例如去除空格、特殊字符等。

val cleanedData = https://www.yisu.com/ask/rawData.withColumn("name", trim(col("name")))

通过以上步骤，可以对数据进行清洗，使其符合分析需求。