小明：最近公司在考虑搭建一个大数据中台，你觉得这个和普通的平台有什么区别吗？
小李：其实，大数据中台更强调的是数据的统一管理和高效处理。它不仅仅是一个平台，更像是一个数据中枢，连接各种数据源。
小明：那具体怎么实现呢？有没有什么例子可以参考？
小李：我们可以用Python来做一个简单的数据采集示例。比如从MySQL数据库获取数据，然后存入Hadoop中。
小明：好的，那代码是怎么写的？
小李：下面是一个使用PyMySQL和PySpark的简单示例：
import pymysql
from pyspark.sql import SparkSession
# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='test_db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM user_data")
results = cursor.fetchall()
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataProcessing").getOrCreate()
# 将数据转换为DataFrame
df = spark.createDataFrame(results)
# 写入HDFS
df.write.format("parquet").save("/user/hive/warehouse/user_data")
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
小明：明白了，这样就能把不同数据源的数据统一处理了。
小李：没错，这就是大数据中台的核心价值——让数据源变得可控、可分析、可利用。
小明：看来我得好好研究一下这些技术了。
小李：是的，数据源的整合和处理是大数据中台的关键环节。