小李：嘿，小王，最近我在研究大数据分析系统的设计，但总感觉无从下手。
小王：没问题，我之前也遇到过类似的问题。首先，我们需要明确几个关键点。你对数据处理有什么了解吗？
小李：我知道一些基础的概念，比如清洗、转换和加载（ETL）过程。
小王：很好，那我们就从这里开始。下面是一个简单的Python代码示例，用于读取CSV文件并进行基本的数据清洗：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 清洗数据，例如删除缺失值
cleaned_data = data.dropna()
# 保存清洗后的数据到新的CSV文件
cleaned_data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
小李：这看起来挺实用的！那么，对于大规模数据处理，我们应该怎么做呢？
小王：对于大规模数据，我们通常会使用分布式计算框架，比如Apache Spark。以下是一个简单的Spark应用示例，用于计算数据中的平均值：
from pyspark.sql import SparkSession
# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("DataAnalysis").getOrCreate()
# 读取数据
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 计算平均值
avg_value = df.agg({"column_name": "avg"}).collect()[0][0]
print(f"Average value is: {avg_value}")
小李：原来如此，看来使用Spark可以大大提升处理效率。谢谢你的分享，小王！
小王：不客气，希望对你有所帮助！如果你有更多问题，随时联系我。