用python爬取的信息和状态数据传给spark，spark对数据处理后再转储到mysql中

好的，这是一个关于数据采集、处理和存储的问题。我可以为您提供一些思路和建议。

首先，您需要编写一个Python脚本来爬取数据，并将其存储在一个数据结构中，比如列表或字典。然后，您需要将这些数据发送给Spark集群进行处理。这可以通过使用Spark的Python API（PySpark）来实现。在PySpark中，您可以使用SparkContext对象来创建一个RDD（Resilient Distributed Dataset），并对其进行转换和操作。

在处理完数据后，您需要将其存储在MySQL数据库中。您可以使用Python的MySQL库（如PyMySQL）来连接到MySQL数据库，并将数据插入到数据库表中。

以下是大致的代码框架：

import requests
from pyspark import SparkContext, SparkConf
import pymysql

# 爬取数据
data = []
# ...

# 初始化Spark
conf = SparkConf().setAppName("data_processing")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 创建RDD
rdd = sc.parallelize(data)

# 进行转换和操作
# ...

# 将数据存储到MySQL
connection = pymysql.connect(host='localhost',
                             user='username',
                             password='password',
                             db='database_name')
cursor = connection.cursor()
for row in processed_data:
    cursor.execute("INSERT INTO table_name (column1, column2, ...) VALUES (%s, %s, ...)", row)
connection.commit()
connection.close()

当然，这只是一个简单的框架，实际的代码可能更复杂，具体实现还需要根据您的具体需求进行调整。