Spark 的数据预能力真的是蛮强的，是在医院这种结构复杂又数据量大的场景下，表现挺稳定。你可以把结构化的就诊记录、非结构化的检查报告，统统扔进去，跑个 RDD 转换或者用 DataFrame 清洗一下，效率还不错。
Spark 的分布式计算在多节点下跑预任务，几百万条数据压力也不大。比如用withColumn搞字段拆分，用filter剔除无效记录，用groupBy做一些分组统计，整个链路下来，代码量不多，可维护性也不错。
如果你对数据预这一块还想扩展一下思路，我给你找了几个还不错的资料：
- 基于 Spark 的交互式数据预：讲得比较细，适合深入了解。
- 光谱数据预：主要是非结构化数据的技巧。
- ExtraDict 数据预词典：词典式的数据清洗，用得好省不少事。
- Weka 数据预实战：偏 GUI 操作，适合快速上手。
- Scikit-learn 数据预技术：如果你也用 Python 配 Spark，搭配起来还挺香的。
嗯，还有一点你得注意，医院数据经常带着脏数据，比如缺失值、乱码、异常字段。建议先跑个dropna()和fillna()看看效果，再决定是删掉还是补全。字段标准化也别忘了，比如性别字段有'M'、'F'、'男'、'女'，搞统一才好算。
如果你刚开始玩 Spark，建议先搭个local[*]环境练练手，再考虑分布式部署。数据预写熟了，后面接 ML pipeline 也就顺手多了。