小明：嘿，小华，我最近在研究如何利用大数据中台来提升衡阳的城市管理效率。你有什么建议吗？
小华：嗯，大数据中台可以有效地整合和分析各种数据，提高决策效率。首先，我们需要收集和整理各种数据源。
小明：好的，那我们怎么开始呢？
小华：我们可以使用Python编写一个简单的脚本来抓取和清洗数据。比如，我们可以从衡阳市的交通监控摄像头获取实时交通流量数据。
小明：听起来不错，具体怎么做呢？
小华：我们可以使用Python的requests库来请求数据，然后使用pandas进行数据清洗和预处理。
import requests
import pandas as pd
# 获取交通流量数据
url = "http://example.com/traffic_data"
response = requests.get(url)
traffic_data = response.json()
# 转换为DataFrame
df_traffic = pd.DataFrame(traffic_data)
# 清洗数据
df_cleaned = df_traffic.dropna()
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小明：那接下来呢？
小华：下一步是将这些数据存储到大数据中台中。我们可以使用Hadoop HDFS作为分布式文件系统来存储大量数据。
小明：这听起来很专业啊！
小华：确实，但别担心，我们可以使用Apache Hadoop和Hive来简化这个过程。
# 使用Hadoop HDFS上传数据
hadoop fs -put /path/to/local/file /user/hadoop/remote/path/
# 使用Hive创建表并加载数据
CREATE EXTERNAL TABLE traffic_data (column1 STRING, column2 INT)
LOCATION '/user/hadoop/remote/path/';
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小明：太棒了！现在我们有了数据，如何进行分析呢？
小华：我们可以使用Spark进行数据分析。比如，我们可以计算某个时间段内的平均交通流量。
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("TrafficAnalysis").getOrCreate()
# 读取HDFS中的数据
df_hdfs = spark.read.format("parquet").load("/user/hadoop/remote/path/")
# 计算平均交通流量
avg_traffic = df_hdfs.groupBy("time_period").agg({"value": "avg"}).show()
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小明：这真是非常实用的技术！谢谢你的分享。
小华：不客气，希望这能帮助衡阳更好地利用大数据来提升城市管理效率。