Alice: 嗨Bob，我们正在开发一个企业文件管理系统，你认为我们应该如何结合大数据技术呢？
Bob: 嗯，首先我们需要确保系统能够处理大量文件和数据。我们可以使用Hadoop这样的工具来处理海量数据。
Alice: 那么我们如何设计功能模块来支持这个需求呢？
Bob: 我们可以将系统分为几个模块，比如文件上传模块、数据清洗模块和存储优化模块。
Alice: 能给我一个文件上传模块的具体代码示例吗？
Bob: 当然可以。这是一个简单的Python Flask应用，用于接收文件上传请求：
from flask import Flask, request import os app = Flask(__name__) UPLOAD_FOLDER = 'uploads/' @app.route('/upload', methods=['POST']) def upload_file(): file = request.files['file'] if file: filename = file.filename file.save(os.path.join(UPLOAD_FOLDER, filename)) return "File uploaded successfully" ]]>
Alice: 很好！那数据清洗模块应该如何实现呢？
Bob: 数据清洗模块可以通过Python的Pandas库来实现，我们可以定义一个函数来清洗数据：
import pandas as pd def clean_data(df): df.dropna(inplace=True) # 删除空值 df.fillna(0, inplace=True) # 填充缺失值 return df ]]>
Alice: 最后，存储优化模块应该怎么做呢？
Bob: 对于存储优化，我们可以使用HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储文件，这样可以更好地利用集群资源：
# 这里是伪代码示例，实际应用需要使用Hadoop API def save_to_hdfs(file_path): hdfs_client = HadoopClient() hdfs_client.upload(file_path) ]]>
Alice: 明白了，感谢你的解释！这些代码示例对我们非常有帮助。
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