# 引入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder \
.appName("NingxiaDataPlatform") \
.config("spark.some.config.option", "some-value") \
.getOrCreate()
# 加载宁夏地区的人口统计数据
population_data = spark.read.csv("/path/to/population_data.csv", header=True)
# 数据清洗函数
def clean_data(df):
return df.dropna() \
.filter(df['age'] > 0) \
.withColumnRenamed("income", "annual_income")
# 清洗后的数据存储
cleaned_population = clean_data(population_data)
cleaned_population.write.parquet("/path/to/cleaned_population.parquet")
# 数据聚合示例
aggregated_data = cleaned_population.groupBy("city").agg(
{"annual_income": "avg", "population": "sum"}
).orderBy("city")
# 输出结果
aggregated_data.show()
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近年来，随着大数据技术的发展，“大数据中台”逐渐成为企业数字化转型的重要支撑平台。宁夏作为中国西部的一个重要省份，也在积极拥抱这一趋势，通过构建大数据中台来提升政府服务效率和促进经济发展。
在宁夏的大数据中台建设中，首先需要解决的是数据采集问题。由于宁夏涵盖多个城市和地区，不同来源的数据格式各异，因此需要一个统一的数据接入层。借助Apache Kafka等消息队列工具，可以高效地将来自各个部门的数据流实时传输到中台系统中。
接下来是数据处理环节。使用Python结合PySpark框架编写的数据清洗脚本能够自动完成对原始数据的质量检查和标准化操作。例如，上述代码展示了如何从CSV文件加载人口统计数据，并进行缺失值填充及字段重命名。
此外，为了更好地服务于决策者，还需要对处理后的数据进行深度分析。如上所示，通过对清理后的数据按城市维度计算平均收入和总人口数，可以帮助管理者直观了解各区域的发展状况。
总之，宁夏通过引入先进的大数据中台解决方案，不仅实现了跨部门的信息共享，还为未来的智能化城市管理奠定了坚实基础。