企业用户上传数据湖ETL输入的解决方案

一种解决方案是使用Apache Spark来实现企业用户上传数据湖ETL输入的功能。Apache Spark是一个分布式计算框架，可以处理大规模数据并提供丰富的数据处理和转换功能。

以下是一个使用Spark来处理企业用户上传数据湖ETL输入的示例代码：

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("ETL") \
    .getOrCreate()

# 读取企业用户上传的数据
data = spark.read.csv("path/to/input.csv", header=True, inferSchema=True)

# 数据清洗和转换
cleaned_data = data.dropna()  # 删除缺失值
transformed_data = cleaned_data.withColumn("new_column", data["old_column"] * 2)  # 添加新列并转换数据

# 将清洗和转换后的数据保存到数据湖中
transformed_data.write.mode("overwrite").parquet("path/to/output.parquet")

# 停止SparkSession
spark.stop()

以上代码使用了Spark的Python API来读取企业用户上传的数据，并进行清洗和转换。清洗操作使用dropna()方法删除了含有缺失值的行，转换操作使用withColumn()方法添加了一个新列并对数据进行乘以2的操作。

最后，使用write()方法将清洗和转换后的数据保存到数据湖中，可以选择不同的文件格式，如Parquet、CSV等。

请注意，以上代码仅作为示例，实际的解决方案可能根据具体需求进行调整和扩展。