在Apache Spark中，可以使用DataFrame API或RDD API对数据进行归档。这里以DataFrame API为例，介绍如何使用Spark进行数据归档。
首先，确保已经安装了Apache Spark并正确配置了环境。接下来，按照以下步骤进行数据归档：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when
spark = SparkSession.builder \
.appName("Data Archiving") \
.getOrCreate()
data = spark.read.csv("input_data.csv", header=True, inferSchema=True)
when和otherwise函数实现这一目标：archived_data = data.withColumn("archive", when(col("category") == "归档", "Yes").otherwise("No"))
archived_data.write.csv("archived_data.csv", header=True)
spark.stop()
这样，数据归档就完成了。注意，这里的示例是针对Python编写的，但你可以根据所使用的编程语言（如Scala或Java）进行调整。
