构建辽宁大数据中台的技术实践
张工（某科技公司高级工程师）：最近我们接到一个任务，要在辽宁建立一个大数据中台。这事儿听起来挺复杂的，你对这个有什么想法吗？
李工（数据架构师）：我觉得可以从数据采集开始，先收集辽宁地区的经济、交通等公共数据。我们可以使用Python爬虫来抓取公开数据。
张工：那怎么写呢？
李工：很简单，比如用requests库获取网页内容，再用BeautifulSoup解析HTML。这是基本的代码框架：
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())
张工：嗯，这可以抓取数据了。接下来呢？
李工：数据采集完后，需要清洗和预处理。辽宁的数据可能比较杂乱，我们需要去除重复值、填充缺失值。可以使用Pandas库。
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)
张工：这样数据就干净了。然后就是存储问题了吧？
李工：没错，我们可以用Hadoop分布式文件系统存储大量数据。此外，为了快速查询，还可以结合Elasticsearch。
张工：听起来很专业啊！最后一步是数据分析吧？
李工：是的。我们可以用Spark进行大规模数据分析。例如，计算辽宁各城市的GDP增长趋势：
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()
张工：太棒了！这样我们就完成了从采集到分析的全过程。
李工：没错，接下来就是根据需求优化流程啦。
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