（4） 针对上题读取的数据进行大数据分析，请用Spark Mlib 对顾客表进行聚类分析（例如使用K-Means算法）

针对上题读取的数据进行大数据分析，使用Spark Mlib对顾客表进行聚类分析（例如使用K-Means算法）的具体步骤如下：

1. 数据预处理：使用Spark DataFrame API对数据进行预处理，例如去除缺失值、转换数据类型等。

2. 特征提取：使用Spark MLlib中的特征提取器对数据进行特征提取，例如使用VectorAssembler将多个特征合并成一个特征向量。

3. 模型训练：使用Spark MLlib中的KMeans算法来训练聚类模型。

4. 模型评估：使用Spark MLlib中的ClusteringEvaluator来评估聚类模型的效果。

5. 可视化结果：使用Spark DataFrame API将聚类结果转换成可视化结果。

下面是一个示例代码：

import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, KMeansModel}
import org.apache.spark.ml.evaluation.ClusteringEvaluator
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

// 创建SparkSession对象
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("K-Means Clustering")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// 读取顾客表数据
val df = spark.sql("SELECT * FROM customers")

// 数据预处理
val cleanedData = df.na.drop()

// 特征提取
val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("age", "phone"))
  .setOutputCol("features")
val featureData = assembler.transform(cleanedData)

// 模型训练
val kmeans = new KMeans()
  .setK(3)
  .setSeed(1L)
val model = kmeans.fit(featureData)

// 模型评估
val predictions = model.transform(featureData)
val evaluator = new ClusteringEvaluator()
val silhouette = evaluator.evaluate(predictions)
println(s"Silhouette with squared euclidean distance = $silhouette")

// 可视化结果
predictions.show()

以上是使用Spark Mlib对顾客表进行聚类分析的一般步骤，需要根据实际情况进行具体配置。