Amazon_Vine_Analysis 的流程挺全面，适合你想练练大数据和云服务整合能力的时候拿来试手。它用的是 AWS S3 存储 + RDS 做数据库，再加上 PySpark 做数据清洗和，的是 Amazon Vine 项目的评论数据。数据有结构也有意思：一边是 Vine 计划的“付费评论”，一边是普通用户的自然评论，刚好可以有没有偏差。

项目里的 ETL 部分比较扎实，从 S3 拉数据、清洗、丢进 PostgreSQL，都用的是 PySpark 配合 Google Colab 来跑流程。嗯，Colab 的免费 GPU 虽然用不上，但中小型数据集还挺顺滑。响应也快，代码也干净。

整个逻辑也清楚：抓评论数量、评分分布、是否 Vine 用户，再算出 五星评论比例，挺容易复用的套路。如果你是做电商数据的，或者正在学 Spark 的 ETL 操作，这份代码值得看看。

另外，想深入的话可以配合这些资源：Spark 理论与 PySpark 应用、优化 PySpark 视频资源获取，还有 RDS MySQL 数据恢复脚本 也能参考下。

如果你刚好在用 AWS 做数据，或者正好想练练 PySpark，Amazon_Vine_Analysis 这个项目，拿来跑一遍会学到不少套路。