【spark sql实战】日志分析（一）介绍、数据清洗

介绍：

Spark SQL是Spark生态系统中的一个组件，它提供了一种基于结构化数据的编程接口。Spark SQL支持使用SQL语言进行数据查询和分析，同时也支持使用DataFrame和DataSet API进行编程。在大数据处理中，Spark SQL可以帮助我们更方便地处理结构化数据。

数据清洗：

数据清洗是数据分析的第一步，也是最重要的一步。在数据清洗过程中，我们需要对原始数据进行处理，使其符合我们的需求。具体来说，数据清洗包括以下几个方面：

1. 数据去重：在数据分析过程中，重复的数据会对结果产生影响，因此需要对数据进行去重。

2. 数据过滤：在数据分析过程中，有些数据可能是无用的，需要进行过滤。

3. 数据转换：在数据分析过程中，有些数据需要进行转换，例如将字符串类型的数据转换为数值类型。

4. 缺失值处理：在数据分析过程中，有些数据可能存在缺失值，需要进行处理。

5. 数据格式化：在数据分析过程中，有些数据需要进行格式化，例如日期格式化。

通过数据清洗，我们可以得到符合我们需求的数据，为后续的数据分析提供基础。