张三: 你好，李四。最近我们在河北进行了一项关于建设数据中台的项目，我想听听你的看法。
李四: 嗨，张三。数据中台是近年来非常热门的概念，它能够帮助我们更好地整合、管理和利用各种数据资源。
张三: 对，我们首先需要从各个业务系统中抽取数据。你认为我们应该如何做呢？
李四: 我们可以使用Python编写一个脚本，调用ETL工具，比如Apache NiFi，来完成这个任务。下面是一个简单的例子：
import nifi_client
client = nifi_client.NiFiClient(api_url='http://localhost:8080/nifi-api')
process_group = client.get_process_group('root')
flow_file = client.get_flow_file(process_group.id)
data = flow_file.read_data()
print(data)
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张三: 非常好，接下来我们如何对这些数据进行处理呢？
李四: 数据处理是非常关键的一步。我们可以使用Spark来进行大规模的数据处理。这里是一个简单的例子：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataProcessing").getOrCreate()
df = spark.read.csv("/path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)
df.show()
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张三: 这样我们就可以得到处理后的数据了。那么下一步我们怎么将这些数据应用到实际业务中去呢？
李四: 我们可以使用Flask框架搭建一个Web服务，提供API接口供其他系统调用。下面是一个简单的例子：
from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/data', methods=['GET'])
def get_data():
return jsonify({"message": "Hello, Data!"})
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
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张三: 谢谢你，李四。这对我们来说非常有帮助。
李四: 不客气，希望我们的讨论对你有所帮助。