在Spark中进行数据清洗通常包括以下几个步骤：
- 缺失值处理：使用
drop()方法删除包含缺失值的行或使用fillna()方法填充缺失值。
val cleanedData = rawData.na.drop()
- 重复值处理：使用
dropDuplicates()方法删除重复的行。
val cleanedData = rawData.dropDuplicates()
- 数据类型转换：使用
withColumn()方法将数据列的类型转换为正确的类型。
val cleanedData = rawData.withColumn("age", col("age").cast(IntegerType))
- 异常值处理：根据实际情况筛选或处理异常值。
val cleanedData = rawData.filter(col("age") > 0)
- 数据格式化：对数据进行格式化，例如去除空格、特殊字符等。
val cleanedData = rawData.withColumn("name", trim(col("name")))
通过以上步骤，可以对数据进行清洗，使其符合分析需求。
