構(gòu)建遼寧大數(shù)據(jù)中臺的技術(shù)實(shí)踐
張工（某科技公司高級工程師）：最近我們接到一個任務(wù)，要在遼寧建立一個大數(shù)據(jù)中臺。這事兒聽起來挺復(fù)雜的，你對這個有什么想法嗎？
李工（數(shù)據(jù)架構(gòu)師）：我覺得可以從數(shù)據(jù)采集開始，先收集遼寧地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、交通等公共數(shù)據(jù)。我們可以使用Python爬蟲來抓取公開數(shù)據(jù)。
張工：那怎么寫呢？
李工：很簡單，比如用requests庫獲取網(wǎng)頁內(nèi)容，再用BeautifulSoup解析HTML。這是基本的代碼框架：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
return soup
url = "http://example.com/ln_economic_data"
data = fetch_data(url)
print(data.prettify())
張工：嗯，這可以抓取數(shù)據(jù)了。接下來呢？
李工：數(shù)據(jù)采集完后，需要清洗和預(yù)處理。遼寧的數(shù)據(jù)可能比較雜亂，我們需要去除重復(fù)值、填充缺失值。可以使用Pandas庫。
import pandas as pd
def clean_data(df):
df.drop_duplicates(inplace=True) # 去重
df.fillna(method='ffill', inplace=True) # 填充缺失值
return df
df = pd.read_csv("economic_data.csv")
cleaned_df = clean_data(df)
cleaned_df.to_csv("cleaned_economic_data.csv", index=False)
張工：這樣數(shù)據(jù)就干凈了。然后就是存儲問題了吧？
李工：沒錯，我們可以用Hadoop分布式文件系統(tǒng)存儲大量數(shù)據(jù)。此外，為了快速查詢，還可以結(jié)合Elasticsearch。
張工：聽起來很專業(yè)?。∽詈笠徊绞?a href="http://www.jieweixc.com/solutions/solution5/" target="_blank" class='jzlink'>數(shù)據(jù)分析吧？
李工：是的。我們可以用Spark進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。例如，計(jì)算遼寧各城市的GDP增長趨勢：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("GDPAnalysis").getOrCreate()
gdp_data = spark.read.csv("hdfs:///gdp_data.csv", header=True, inferSchema=True)
gdp_trend = gdp_data.groupBy("city").sum("gdp").orderBy("sum(gdp)", ascending=False)
gdp_trend.show()
張工：太棒了！這樣我們就完成了從采集到分析的全過程。
李工：沒錯，接下來就是根據(jù)需求優(yōu)化流程啦。
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