6. RDD综合练习：更丰富的操作

• 持久化 scm.cache()

　　

• 总共有多少学生？map(), distinct(), count()

　　

 

• 开设了多少门课程？

　　 

 

 

 

• 生成（姓名，课程分数）键值对RDD，观察keys(),values()

　　

 

• 每个学生选修了多少门课？map(), countByKey()

　　　　　　　　

 

• 每门课程有多少个学生选？map(), countByValue() 

• 有多少个100分？

　　

• Tom选修了几门课？每门课多少分？filter(), map() RDD

　　

• Tom选修了几门课？每门课多少分？map(),lookup()  list

　　

• Tom的成绩按分数大小排序。filter(), map(), sortBy()

　　 

• Tom的平均分。map(),lookup(),mean()

　　 

 

 

 

• 生成（姓名课程，分数）RDD，观察keys(),values()

　　

• 每个分数+20平时分。
  • 用mapValues(func)

• • map(func)实现。

 

 

• 并查看不及格人数的变化。

 

　　

• 求每门课的平均分
  • lookup(),np.mean()实现
  • reduceByKey()和collectAsMap()实现

　　　　　　

• • combineByKey()，map()，round()实现，确到2位小数

　　　　　　

　　　　　　

 

• • 比较几种方法的异同。
    • 　reduceByKey： 是对key的value进行merge操作，在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置，最重要的是它能够在本地先进行merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义；

    • CombineByKey用法如下：
      combineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner,mapSideCombine)。

      createCombiner: V => C ，这个函数把当前的值作为参数，此时我们可以对其做些附加操作(类型转换)并把它返回 (这一步类似于初始化操作)
      mergeValue: (C, V) => C，该函数把元素V合并到之前的元素C(createCombiner)上 (这个操作在每个分区内进行)
      mergeCombiners: (C, C) => C，该函数把2个元素C合并 (这个操作在不同分区间进行)。