spark离线数据清洗

Spark离线数据清洗可以使用SparkSQL和DataFrame API来实现。具体步骤如下：

1.读取数据：使用SparkContext的textFile()方法读取数据文件，返回一个RDD[String]类型的对象。

2.将RDD[String]转换为DataFrame：使用SparkSession的createDataFrame()方法将RDD[String]转换为DataFrame类型的对象。

3.过滤数据：使用DataFrame API中的filter()方法过滤掉不符合条件的数据。

4.处理数据：使用DataFrame API中的各种方法对数据进行处理，例如使用withColumnRenamed()方法重命名列名，使用drop()方法删除不需要的列等。

5.保存数据：使用DataFrame API中的write()方法将处理后的数据保存到指定的文件中。

下面是一个示例代码，假设我们有一个日志文件test.log，其中每行数据由8个字段组成，字段之间使用制表符分隔：

import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Data Cleaning")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// 读取数据
val linesRDD = spark.sparkContext.textFile("test.log")

// 将RDD[String]转换为RDD[Row]的形式，并过滤字段数少于8的日志
val rowRDD = linesRDD.map(_.split("\t"))
  .filter(_.length == 8)
  .map(x => Row(x(0).trim, x(1).trim, x(2).trim, x(3).trim, x(4).trim, x(5).trim, x(6).trim, x(7).trim))

// 定义DataFrame的schema
val schema = spark.read
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .csv("test.log")
  .schema

// 将RDD[Row]转换为DataFrame
val df = spark.createDataFrame(rowRDD, schema)

// 对数据进行处理
val cleanedDF = df
  .withColumnRenamed("col1", "new_col1")
  .drop("col2")

// 保存数据
cleanedDF.write
  .option("header", "true")
  .csv("cleaned_data")