“Spark legirls”似乎是一个不明确或可能是虚构的概念，因此无法提供关于“Spark legirls”如何进行数据清洗的具体信息。但是，我可以为您提供在Apache Spark中进行数据清洗的通用步骤和注意事项。
数据清洗的通用步骤
- 数据加载：首先，需要将数据加载到Spark中，支持多种数据源和格式。
- 数据预处理：包括处理缺失值和异常值，以确保数据质量。
- 数据转换：进行数据类型转换、数据规范化等操作，以适应后续分析的需要。
- 数据输出：将清洗后的数据保存到目标位置，支持多种输出格式。
注意事项
- 在使用Spark进行数据清洗时，需要注意数据的安全性和隐私保护。
- 根据数据量和处理需求，可能需要调整Spark的配置，如内存分配和并行度设置。
希望这些信息对您有所帮助。如果您需要关于特定数据集或分析项目的帮助，请提供更多的上下文信息。
