spark数据清洗需求分析概要设计详细设计

根据提供的引用内容，spark数据清洗需求分析概要设计和详细设计可以按照以下步骤进行：

概要设计：
1. 确定数据清洗的目标和需求：明确需要清洗的数据类型、清洗的规则和逻辑。
2. 确定数据清洗的流程：确定数据清洗的步骤和顺序，包括数据的读取、清洗规则的应用和数据的输出。
3. 设计数据清洗的架构：选择合适的spark组件和工具，如Spark SQL、DataFrame、RDD等，来实现数据清洗的流程。
4. 定义数据清洗的输入和输出：确定数据清洗的输入数据源和输出结果的存储方式，如HDFS、数据库等。
5. 编写数据清洗的代码：根据需求和流程设计，使用spark提供的API和函数，编写数据清洗的代码。

详细设计：
1. 数据读取：根据数据清洗的输入数据源，使用spark提供的API读取数据，如使用Spark SQL读取数据库表、使用DataFrame读取CSV文件等。
2. 数据清洗规则的应用：根据需求中定义的清洗规则和逻辑，使用spark提供的函数和表达式，对数据进行清洗和转换，如过滤、去重、替换、格式化等。
3. 数据处理和转换：根据需求中定义的数据处理和转换逻辑，使用spark提供的函数和操作，对数据进行处理和转换，如聚合、拆分、合并等。
4. 数据输出：根据需求中定义的输出结果的存储方式，使用spark提供的API将清洗后的数据保存到指定的存储介质，如HDFS、数据库等。