可以使用Apache Spark读取pdf/音频/视频文件(非结构化数据)吗？

是的，Apache Spark可以用于读取非结构化数据，包括pdf、音频和视频文件。Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理引擎，它提供了丰富的API和工具，用于处理各种类型的数据。

对于pdf文件，可以使用Apache PDFBox库来解析和提取其中的文本内容。PDFBox是一个开源的Java库，可以用于处理PDF文件。你可以使用Spark的文件读取功能来读取pdf文件，并使用PDFBox库来提取文本内容。

对于音频和视频文件，可以使用Spark的文件读取功能来读取这些文件。然后，你可以使用各种音视频处理库和工具来处理这些文件，例如FFmpeg、OpenCV等。这些库和工具可以用于提取音频和视频的特征、进行转码、剪辑、合并等操作。

需要注意的是，非结构化数据的处理可能需要使用特定的库和工具，具体取决于你的需求和数据类型。在使用Spark处理非结构化数据时，你可以根据具体情况选择合适的库和工具。

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数据湖可以包括来自关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。...存储所有数据，并且仅在分析时再进行转换。数据仓库就是数据通常从事务系统中提取。在将数据加载到数据仓库之前，会对数据进行清理与转换。在数据抓取中数据湖就是捕获半结构化和非结构化数据。...而数据仓库则是捕获结构化数据并将其按模式组织。数据湖的目的就是数据湖非常适合深入分析的非结构化数据。数据科学家可能会用具有预测建模和统计分析等功能的高级分析工具。...数据湖的数据特点数据种类多，有关系数据库（行和列）的结构化数据，半结构化数据（CSV，日志，XML，JSON），非结构化数据（电子邮件，文档，PDF）和二进制数据（图像，音频，视频）。...关于计算引擎：目前 Delta Lake 支持 Apache Spark、Presto、Athena、Redshift、Snowflake 和 Hive；Hudi 支持 Hive、Presto 和 Impala

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