spark SQL清洗代码

Spark SQL清洗代码是指使用Spark SQL来清洗和处理数据的代码。它可以帮助我们从原始数据中提取需要的信息，进行数据清洗和处理，使得数据更加规范、准确和有用。下面是一个简单的Spark SQL清洗代码的示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("data_cleaning").getOrCreate()

# 读取原始数据
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("raw_data.csv")

# 进行数据清洗和处理
df_cleaned = df.filter(df["age"] > 18).select(df["name"], df["age"], df["gender"])

# 将处理后的数据保存到文件中
df_cleaned.write.format("csv").mode("overwrite").option("header", "true").save("cleaned_data.csv")

# 关闭SparkSession对象
spark.stop()

上述代码中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用`read`方法读取了一个原始数据文件，接着使用`filter`方法过滤出年龄大于18岁的数据，并使用`select`方法选择需要的列，最后将处理后的数据保存到文件中。如果需要，可以根据具体的业务需求进行自定义操作。