在《豆瓣电影数据爬取与Spark分析可视化教程》指导下，如何编写一个基本的豆瓣电影数据爬虫程序，并利用Spark进行数据清洗和分析？

在《豆瓣电影数据爬取与Spark分析可视化教程》的指导下，编写一个基本的豆瓣电影数据爬虫程序以及使用Spark进行数据清洗和分析涉及以下步骤：

参考资源链接：[豆瓣电影数据爬取与Spark分析可视化教程](https://wenku.csdn.net/doc/149tgccux3?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 环境搭建：首先确保你的计算机已经安装了Python环境，并且安装了requests库用于发送网络请求，同时还需要安装Apache Spark来处理大规模数据。此外，安装pyspark库来在Python中操作Spark。

2. 爬虫程序编写：使用requests库向豆瓣电影API发送HTTP请求，获取电影数据。为了模拟浏览器访问，需要设置合适的请求头，如User-Agent。示例代码如下：

import requests
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get('***', headers=headers)
# 处理响应数据...

3. 数据提取：使用正则表达式或BeautifulSoup等库解析返回的HTML文档，提取出电影名称、评分、评论等信息，并将其存储为结构化数据，如JSON或CSV格式。

4. Spark数据清洗：将提取的数据导入Spark环境，编写Spark程序对数据进行清洗。这可能包括去除重复数据、处理缺失值、类型转换等操作。示例代码片段如下：

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName(

参考资源链接：[豆瓣电影数据爬取与Spark分析可视化教程](https://wenku.csdn.net/doc/149tgccux3?spm=1055.2569.3001.10343)