数据湖：Google Cloud Dataproc：数据湖架构设计原则

数据湖：GoogleCloudDataproc：数据湖架构设计原则1数据湖简介1.1数据湖的概念数据湖是一种存储大量原始数据的架构，这些数据可以是结构化、半结构化或非结构化。数据湖的设计理念是将数据以原始格式存储，无需预先定义其结构或模式，这使得数据湖成为数据科学家和分析师进行高级分析、机器学习和数据挖掘的理想场所。数据湖通常使用低成本的存储解决方案，如GoogleCloudStorage(GCS)，来存储海量数据。1.2数据湖与数据仓库的区别数据湖与数据仓库的主要区别在于数据的处理方式和存储格式：数据处理：数据湖存储原始数据，数据的处理和分析在数据被查询时进行，而数据仓库则在数据加载时就进行清洗、转换和加载（ETL）过程，存储的是结构化和预处理的数据。存储格式：数据湖支持多种数据格式，包括CSV、JSON、Parquet等，而数据仓库通常使用优化的列式存储格式，如Parquet或ORC，以提高查询性能。1.3数据湖的优势与挑战1.3.1优势灵活性：数据湖允许存储各种类型的数据，无需预先定义数据模式，这为未来的数据分析提供了极大的灵活性。成本效益：使用如GCS这样的低成本存储，数据湖可以以较低的成本存储大量数据。扩展性：数据湖可以轻松扩展以处理不断增长的数据量，而不会影响性能或成本。1.3.2挑战数据治理：由于数据湖存储大量原始数据，数据治理和元数据管理变得复杂，需要确保数据的质量和一致性。安全性：数据湖中存储的数据可能包含敏感信息，因此需要强大的安全措施来保护数据不被未授权访问。性能：原始数据的查询可能比预处理数据的查询慢，需要优化查询和数据处理策略。2数据湖：GoogleCloudDataproc2.1数据湖的概念数据湖是一种存储大量原始数据的架构，这些数据可以是结构化、半结构化或非结构化。数据湖的设计理念是将数据以原始格式存储，无需预先定义其结构或模式，这使得数据湖成为数据科学家和分析师进行高级分析、机器学习和数据挖掘的理想场所。数据湖通常使用低成本的存储解决方案，如GoogleCloudStorage(GCS)，来存储海量数据。2.2数据湖与数据仓库的区别数据湖与数据仓库的主要区别在于数据的处理方式和存储格式：数据处理：数据湖存储原始数据，数据的处理和分析在数据被查询时进行，而数据仓库则在数据加载时就进行清洗、转换和加载（ETL）过程，存储的是结构化和预处理的数据。存储格式：数据湖支持多种数据格式，包括CSV、JSON、Parquet等，而数据仓库通常使用优化的列式存储格式，如Parquet或ORC，以提高查询性能。2.3数据湖的优势与挑战2.3.1优势灵活性：数据湖允许存储各种类型的数据，无需预先定义数据模式，这为未来的数据分析提供了极大的灵活性。成本效益：使用如GCS这样的低成本存储，数据湖可以以较低的成本存储大量数据。扩展性：数据湖可以轻松扩展以处理不断增长的数据量，而不会影响性能或成本。2.3.2挑战数据治理：由于数据湖存储大量原始数据，数据治理和元数据管理变得复杂，需要确保数据的质量和一致性。安全性：数据湖中存储的数据可能包含敏感信息，因此需要强大的安全措施来保护数据不被未授权访问。性能：原始数据的查询可能比预处理数据的查询慢，需要优化查询和数据处理策略。2.4示例：使用GoogleCloudDataproc处理数据湖中的数据假设我们有一个存储在GoogleCloudStorage中的数据湖，其中包含CSV格式的销售数据。我们将使用GoogleCloudDataproc来处理这些数据，进行一些基本的清洗和转换，然后将其转换为更高效的Parquet格式。2.4.1步骤1：创建Dataproc集群#创建Dataproc集群

gclouddataprocclusterscreatemy-dataproc-cluster\

--region=us-central1\

--master-machine-type=n1-standard-2\

--worker-machine-type=n1-standard-2\

--num-workers=22.4.2步骤2：编写Spark作业我们将使用Spark来处理数据。下面是一个简单的Spark作业，用于读取CSV文件，清洗数据，然后将其转换为Parquet格式。#Spark作业代码

frompyspark.sqlimportSparkSession

#创建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("DataLakeProcessing").getOrCreate()

#读取CSV文件

sales_data=spark.read.format("csv").option("header","true").load("gs://my-data-lake/sales_data.csv")

#清洗数据

sales_data=sales_data.na.drop()

#转换为Parquet格式

sales_data.write.parquet("gs://my-data-lake/processed_sales_data.parquet")2.4.3步骤3：提交Spark作业使用gcloud命令行工具提交Spark作业到Dataproc集群。#提交Spark作业

gclouddataprocjobssubmitpyspark\

--cluster=my-dataproc-cluster\

--region=us-central1\

--py-file=gs://my-bucket/spark_job.py通过以上步骤，我们展示了如何使用GoogleCloudDataproc处理数据湖中的数据，从原始CSV格式转换为更高效的Parquet格式，同时进行数据清洗，以提高后续分析的准确性和性能。3数据湖：GoogleCloudDataproc：数据湖架构设计原则3.1GoogleCloudDataproc概述3.1.1Dataproc服务介绍GoogleCloudDataproc是GoogleCloud提供的一项完全托管的、易于使用的大数据处理服务。它基于ApacheHadoop和ApacheSpark，允许用户快速、高效地处理大规模数据集。Dataproc简化了集群管理，提供了自动化的集群创建、配置和管理，使得数据工程师和数据科学家能够专注于数据处理和分析，而不是基础设施的维护。3.1.2Dataproc在GoogleCloud中的角色在GoogleCloud的生态系统中，Dataproc扮演着关键角色，特别是在数据湖架构中。数据湖是一个存储各种类型数据的环境，原始数据可以以任意格式存储，无需预先定义数据模型。Dataproc通过提供强大的数据处理能力，帮助数据湖实现数据的批处理、流处理和交互式查询，从而加速数据洞察的获取。3.1.3Dataproc与数据湖的结合点数据湖和Dataproc的结合点主要体现在数据的存储和处理上。数据湖通常使用GoogleCloudStorage(GCS)作为存储层，而Dataproc则可以无缝地读取和处理GCS中的数据。此外，Dataproc还支持与BigQuery、CloudPub/Sub等其他GoogleCloud服务的集成，进一步增强了数据湖的分析能力。3.2示例：使用Dataproc处理数据湖中的数据3.2.1创建Dataproc集群#使用gcloud命令行工具创建Dataproc集群

gclouddataprocclusterscreatemy-dataproc-cluster\

--region=us-central1\

--master-machine-type=n1-standard-4\

--worker-machine-type=n1-standard-4\

--num-workers=23.2.2使用Dataproc处理GCS中的数据假设我们有一个存储在GCS中的CSV文件，我们想要使用Dataproc上的Spark作业来处理这些数据，计算每列的平均值。示例代码#Spark作业代码

frompyspark.sqlimportSparkSession

#创建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("DataLakeAnalysis").getOrCreate()

#读取GCS中的CSV文件

data=spark.read.format("csv").option("header","true").load("gs://my-data-lake/data.csv")

#计算每列的平均值

averages=data.describe().show()数据样例假设data.csv文件包含以下数据：id,age,salary

1,25,50000

2,30,60000

3,35,70000代码解释创建SparkSession：这是使用Spark进行数据处理的起点，appName参数用于标识应用程序。读取CSV文件：使用spark.read方法从GCS读取CSV文件，option("header","true")表示文件的第一行是列名。计算平均值：data.describe()方法用于生成描述性统计信息，包括每列的平均值。3.2.3提交Spark作业到Dataproc#使用gcloud命令行工具提交Spark作业

gclouddataprocjobssubmitpysparkmy-spark-job.py\

--cluster=my-dataproc-cluster\

--region=us-central13.3结论通过上述示例，我们可以看到GoogleCloudDataproc如何与数据湖架构中的GCS无缝集成，提供高效的数据处理能力。Dataproc不仅简化了集群管理，还支持多种数据处理框架，如Hadoop和Spark，使得数据湖中的数据可以被快速分析和洞察。请注意，上述示例代码和命令行操作需要根据实际的GoogleCloud环境和数据湖的具体需求进行调整。例如，集群的配置、数据的格式和位置、以及Spark作业的具体逻辑都可能需要根据实际情况进行修改。4数据湖架构设计原则4.1数据湖架构的层次结构数据湖架构通常被设计为具有层次结构，以确保数据的可管理性和可访问性。这种架构可以分为三个主要层次：原始层、集成层和精炼层。4.1.1原始层(RawLayer)原始层是数据湖的第一层，用于存储所有原始数据，不进行任何处理或转换。数据以原始格式存储，如CSV、JSON、XML或二进制格式，保持数据的原始状态，以便后续处理。示例假设我们从多个来源收集数据，包括Web服务器日志和用户行为数据。这些数据将直接存储在原始层中，不进行任何预处理。#使用gsutil命令将数据上传到GoogleCloudStorage

gsutilcp/path/to/web_logs.csvgs://my-data-lake/raw/

gsutilcp/path/to/user_behavior.jsongs://my-data-lake/raw/4.1.2集成层(IntegratedLayer)集成层是数据湖的第二层，用于存储经过清洗、转换和集成的数据。这一层的数据是为特定的分析或处理目的准备的，确保数据的一致性和准确性。示例使用GoogleCloudDataproc进行数据清洗和转换，将原始层的数据转换为更结构化的格式，如Parquet。#使用PySpark进行数据转换

frompyspark.sqlimportSparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("DataIntegration").getOrCreate()

#读取原始层的CSV数据

web_logs=spark.read.format("csv").option("header","true").load("gs://my-data-lake/raw/web_logs.csv")

#清洗和转换数据

web_logs_cleaned=web_logs.na.drop()#删除空值

web_logs_cleaned=web_logs_cleaned.withColumn("timestamp",web_logs_cleaned["timestamp"].cast("timestamp"))#转换时间戳格式

#将清洗后的数据存储到集成层

web_logs_cleaned.write.parquet("gs://my-data-lake/integrated/web_logs.parquet")4.1.3精炼层(RefinedLayer)精炼层是数据湖的第三层，用于存储经过进一步处理和准备的数据，这些数据可以直接用于报告、分析或机器学习模型。这一层的数据通常具有更高的质量和更精细的粒度。示例从集成层的数据中提取关键指标，如用户访问频率，存储在精炼层。#使用PySpark进行数据分析

frompyspark.sql.functionsimportcount,col

#读取集成层的Parquet数据

web_logs=spark.read.parquet("gs://my-data-lake/integrated/web_logs.parquet")

#分析数据，提取用户访问频率

user_visits=web_logs.groupBy("user_id").agg(count(col("user_id")).alias("visit_count"))

#将分析结果存储到精炼层

user_visits.write.parquet("gs://my-data-lake/refined/user_visits.parquet")4.2数据湖的元数据管理元数据管理是数据湖架构中的关键组成部分，它帮助跟踪数据的来源、转换过程和存储位置。元数据可以存储在数据目录中，如GoogleCloudDataCatalog，以提供数据的上下文和语义信息。4.2.1示例使用GoogleCloudDataCatalog来管理数据湖的元数据。#使用DataCatalogAPI创建一个条目

fromgoogle.cloudimportdatacatalog_v1

datacatalog_client=datacatalog_v1.DataCatalogClient()

#定义条目组和条目

entry_group_name=datacatalog_client.entry_group_path("my-project","my-entry-group")

entry_id="my-entry-id"

#创建条目

entry=datacatalog_v1.Entry()

entry.display_name="WebLogs"

entry.gcs_fileset_spec.file_patterns.append("gs://my-data-lake/raw/web_logs.csv")

#将条目存储到DataCatalog

response=datacatalog_client.create_entry(parent=entry_group_name,entry_id=entry_id,entry=entry)4.3数据湖的安全与治理数据湖的安全与治理确保数据的访问控制、合规性和审计。这包括使用IAM角色和权限来控制数据访问，以及实施数据生命周期管理策略，如数据保留和删除。4.3.1示例使用GoogleCloudIAM来控制数据湖的访问权限。#使用gcloud命令设置IAM角色

gcloudprojectsadd-iam-policy-bindingmy-project\

--memberserviceAccount:my-service-account@\

--roleroles/dataproc.dataprocJobUser此外，数据治理策略可能包括数据质量检查和数据生命周期管理。例如，可以设置自动删除原始层中超过一定时间的数据，以减少存储成本和管理负担。#使用gsutil命令设置数据保留策略

gsutildefaclsetpublic-readgs://my-data-lake/raw/

gsutilaclch-umy-service-account@:rgs://my-data-lake/raw/通过遵循这些设计原则，可以构建一个高效、安全且易于管理的数据湖架构，为数据分析和机器学习提供坚实的基础。5使用GoogleCloudDataproc构建数据湖5.1Dataproc集群的创建与配置在GoogleCloud上构建数据湖，Dataproc作为托管的ApacheHadoop、ApacheSpark和ApacheFlink服务，是处理和分析大规模数据集的理想选择。下面是如何创建和配置一个Dataproc集群的步骤：登录GoogleCloudConsole:访问GoogleCloudConsole并登录到您的GoogleCloud账户。选择项目:选择或创建一个GoogleCloud项目。创建集群:转到Dataproc服务页面，点击“创建集群”。在创建集群的向导中，您需要指定集群的名称、区域、网络和子网。配置集群:选择集群类型（如标准或高可用性），并配置节点数量和类型。例如，您可以选择n1-standard-4类型的机器作为主节点和工作节点。软件配置:选择要安装的软件，如Hadoop、Spark和Flink的版本。您还可以添加其他库，如Pig、Hive和Hue。存储配置:配置存储选项，如使用GoogleCloudStorage作为数据湖的存储层。设置存储桶的名称和权限。创建集群:完成所有配置后，点击“创建”按钮。GoogleCloud将开始创建您的Dataproc集群。5.1.1示例代码：创建Dataproc集群#导入GoogleCloudDataproc客户端库

fromgoogle.cloudimportdataproc_v1asdataproc

#初始化Dataproc客户端

client=dataproc.ClusterControllerClient()

#设置项目ID和区域

project_id='your-project-id'

region='us-central1'

#定义集群配置

cluster_data={

"project_id":project_id,

"cluster_name":"my-dataproc-cluster",

"config":{

"master_config":{

"num_instances":1,

"machine_type_uri":"n1-standard-4",

"disk_config":{

"boot_disk_type":"pd-standard",

"boot_disk_size_gb":100

}

},

"worker_config":{

"num_instances":2,

"machine_type_uri":"n1-standard-4",

"disk_config":{

"boot_disk_type":"pd-standard",

"boot_disk_size_gb":100

}

},

"software_config":{

"image_version":"1.5-debian10",

"optional_components":[

"JUPYTER",

"ZEPPELIN"

]

},

"storage_config":{

"bucket":"gs://my-data-lake-bucket"

}

}

}

#创建集群

cluster=client.create_cluster(request={"project_id":project_id,"region":region,"cluster":cluster_data})5.2数据湖数据的导入与处理数据湖的构建不仅涉及集群的创建，还需要将数据导入到数据湖中，并使用Hadoop、Spark等工具进行处理。5.2.1导入数据数据可以从各种来源导入，如本地文件系统、其他云存储服务或数据库。使用gsutil命令行工具或GoogleCloudStorage的API可以将数据上传到GoogleCloudStorage。示例代码：使用gsutil上传数据#上传本地文件到GoogleCloudStorage

gsutilcp/path/to/local/filegs://my-data-lake-bucket/5.2.2处理数据使用ApacheSpark或HadoopMapReduce进行数据处理。例如，使用SparkSQL查询数据湖中的数据。示例代码：使用SparkSQL查询数据#导入SparkSQL库

frompyspark.sqlimportSparkSession

#创建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("DataLakeAnalysis").getOrCreate()

#读取数据湖中的CSV文件

df=spark.read.format("csv").option("header","true").load("gs://my-data-lake-bucket/data.csv")

#使用SparkSQL查询数据

df.createOrReplaceTempView("data")

result=spark.sql("SELECT*FROMdataWHEREcolumn_name='value'")

#将结果保存回数据湖

result.write.format("parquet").save("gs://my-data-lake-bucket/processed_data")5.3利用Dataproc进行大数据分析一旦数据被导入和处理，就可以使用Dataproc进行更复杂的大数据分析，如机器学习、数据挖掘和实时流处理。5.3.1机器学习使用MLlib库进行机器学习任务，如分类、回归和聚类。示例代码：使用MLlib进行线性回归#导入MLlib库

frompyspark.ml.regressionimportLinearRegression

#创建线性回归模型

lr=LinearRegression(featuresCol='features',labelCol='label',maxIter=10,regParam=0.3,elasticNetParam=0.8)

#训练模型

model=lr.fit(trainingData)

#预测

predictions=model.transform(testData)

#保存模型

model.write().overwrite().save("gs://my-data-lake-bucket/model")5.3.2实时流处理使用ApacheFlink进行实时流处理，处理来自数据湖的实时数据流。示例代码：使用Flink处理实时数据流//创建Flink环境

StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

//从GoogleCloudStorage读取数据流

DataStream<String>stream=env.addSource(newFlinkKinesisConsumer<>(

"myStream",//Stream名称

newSimpleStringSchema(),//序列化器

config//Kinesis配置

));

//处理数据流

DataStream<String>processedStream=stream.map(newMapFunction<String,String>(){

@Override

publicStringmap(Stringvalue)throwsException{

//数据处理逻辑

returnvalue.toUpperCase();

}

});

//将处理后的数据流写回GoogleCloudStorage

processedStream.addSink(newFlinkKinesisProducer<>(

newSimpleStringSchema(),//序列化器

config//Kinesis配置

));

//启动Flink作业

env.execute("DataLakeStreamProcessing");通过以上步骤，您可以有效地使用GoogleCloudDataproc构建和管理数据湖，进行数据的导入、处理和复杂分析。6数据湖最佳实践6.1数据湖的生命周期管理数据湖的生命周期管理是确保数据湖健康、有序运行的关键。它涉及数据的摄入、存储、处理、分析和归档或删除的全过程。有效的生命周期管理可以提高数据湖的性能，减少存储成本，并确保数据的安全性和合规性。6.1.1数据摄入数据摄入是数据湖的起点，包括从各种来源收集数据。这些来源可能包括日志文件、传感器数据、数据库导出、社交媒体流等。数据摄入应设计为能够处理大量数据的实时和批量摄入。示例：使用GoogleCloudDataflow进行数据摄入#导入必要的库

fromgoogle.cloudimportdataflow

#定义数据流管道

classDataIngestionPipeline(dataflow.Pipeline):

def__init__(self,input_topic,output_table):

super(DataIngestionPipeline,self).__init__()

self.input_topic=input_topic

self.output_table=output_table

#创建管道

defcreate_pipeline(self):

pipeline=dataflow.Pipeline()

(

pipeline

|'ReadfromPub/Sub'>>dataflow.io.ReadFromPubSub(topic=self.input_topic)

|'ParseJSON'>>dataflow.Map(parse_json)

|'WritetoBigQuery'>>dataflow.io.WriteToBigQuery(self.output_table)

)

returnpipeline

#解析JSON数据

defparse_json(element):

importjson

returnjson.loads(element)

#初始化并运行管道

input_topic='projects/your-project/topics/your-topic'

output_table='your-project:your_dataset.your_table'

ingestion_pipeline=DataIngestionPipeline(input_topic,output_table)

ingestion_pipeline.run()6.1.2数据存储数据存储是数据湖的核心，应选择能够处理大量非结构化数据的存储系统。GoogleCloudStorage(GCS)是一个理想的选择，因为它提供了高可用性、可扩展性和成本效益。6.1.3数据处理数据处理包括清洗、转换和加载数据到数据湖中。ApacheSpark和ApacheHadoop是在GoogleCloudDataproc上进行数据处理的常用工具。示例：使用ApacheSpark进行数据处理#导入SparkSession

frompyspark.sqlimportSparkSession

#创建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("DataProcessing").getOrCreate()

#读取数据

data=spark.read.format("csv").option("header","true").load("gs://your-bucket/your-data.csv")

#数据处理示例：过滤和聚合

filtered_data=data.filter(data['column_name']>100)

aggregated_data=filtered_data.groupBy('another_column').sum('column_name')

#写入处理后的数据

aggregated_data.write.format("parquet").save("gs://your-bucket/processed-data")6.1.4数据分析数据分析是数据湖的主要目标之一，可以使用GoogleCloudDataproc上的ApacheSpark或ApacheFlink进行实时或批处理分析。6.1.5数据归档与删除数据归档和删除是数据湖生命周期管理的重要部分，用于管理存储成本和数据合规性。GoogleCloudStorage提供了生命周期管理功能，可以自动将数据移动到冷存储或删除过期数据。6.2数据湖的性能优化数据湖的性能优化涉及减少数据处理和分析的时间，提高数据检索的速度，以及优化存储成本。6.2.1数据格式选择选择正确的数据格式可以显著提高数据湖的性能。Parquet和ORC是两种高效的列式存储格式，它们支持压缩和列级索引，可以加快数据处理速度。6.2.2数据分区数据分区是将数据按特定列的值分组存储，可以减少读取数据时的扫描范围，从而提高查询性能。示例：使用ApacheSpark进行数据分区#导入SparkSession

frompyspark.sqlimportSparkSession

#创建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("DataPartitioning").getOrCreate()

#读取数据

data=spark.read.format("parquet").load("gs://your-bucket/your-data.parquet")

#数据分区示例：按日期分区

data.write.partitionBy("date").format("parquet").save("gs://your-bucket/partitioned-data")6.2.3数据压缩数据压缩可以减少存储成本，同时提高数据处理和传输的速度。GoogleCloudStorage支持多种压缩格式，如GZIP和BZIP2。6.3数据湖的可扩展性设计数据湖的可扩展性设计确保数据湖能够随着数据量和用户需求的增长而扩展。6.3.1存储可扩展性GoogleCloudStorage提供了几乎无限的存储容量，可以轻松扩展以适应不断增长的数据量。6.3.2计算可扩展性GoogleCloudDataproc提供了可扩展的计算资源，可以根据需要动态调整集群大小，以处理更多的数据或支持更多的用户。6.3.3数据访问控制数据访问控制是数据湖可扩展性设计的重要部分，确保只有授权用户可以访问数据，同时不影响数据的可用性和性能。示例：使用GoogleCloudIAM进行数据访问控制#使用gcloud命令行工具设置数据访问控制

gcloudiamservice-accountscreatedata-lake-reader--display-name"DataLakeReader"

gcloudprojectsadd-iam-policy-bindingyour-project-id--memberserviceAccount:data-lake-reader@--roleroles/storage.objectViewer以上示例创建了一个名为data-lake-reader的服务帐户，并授予其查看GoogleCloudStorage对象的权限。这可以用于控制哪些服务或用户可以访问数据湖中的数据。通过遵循这些设计原则，可以构建一个高效、可扩展且安全的数据湖，利用GoogleCloudDataproc的强大功能进行数据处理和分析。7数据湖：GoogleCloudDataproc实际应用与案例分析7.1GoogleCloudDataproc在实际数据湖项目中的应用在构建数据湖时，GoogleCloudDataproc作为一项完全托管的ApacheHadoop和ApacheSpark服务，提供了强大的数据处理能力。它简化了大数据分析的复杂性，使用户能够专注于数据处理和分析，而不是基础设施管理。7.1.1应用场景：零售业销售预测假设一家零售公司希望利用其历史销售数据来预测未来的销售趋势。数据湖中存储了来自不同来源的数据，包括销售记录、库存信息、市场趋势和客户行为数据。使用GoogleCloudDataproc，可以执行以下步骤：数据摄取：使用GoogleCloudStorage作为数据湖的存储层，将原始数据上传至存储桶。数据预处理：通过ApacheSpark作业，对数据进行清洗和预处理，例如去除重复记录、填充缺失值和转换数据格式。数据分析：利用ApacheHadoopMapReduce或ApacheSpark进行大规模数据分析，如统计分析或机器学习模型训练。数据可视化：将分析结果导出至GoogleBigQuery或DataStudio，进行数据可视化和报告生成。示例代码：使用ApacheSpark进行数据预处理#导入Spark相关库

frompyspark.sqlimportSparkSession

frompyspark.sql.functionsimportcol,when

#创建SparkSession

spark=SparkSession.builder.appName("RetailDataPreprocessing").getOrCreate()

#读取数据湖中的CSV数据

sales_data=spark.read.csv("gs://my-data-lake/sales_data.csv",header=True,inferSchema=True)

#数据预处理：填充缺失值

sales_data=sales_data.na.fill(0)

#数据转换：将产品类别转换为数字编码

sales_data=sales_data.withColumn("product_category",when(col("product_category")=="Electronics",1).otherwise(2))

#保存预处理后的数据回数据湖

sales_data.write.csv("gs://my-data-lake/processed_sales_data.csv")7.1.2应用场景：金融行业风险评估金融公司需要分析大量交易数据以识别潜在的欺诈行为。GoogleCloudData