8. SparkSQL综合作业

综合练习：学生课程分数

网盘下载sc.txt文件，创建RDD，并转换得到DataFrame。

>>> lines = spark.sparkContext.textFile('file:///home/hadoop/wc/sc.txt')
>>> parts = lines.map(lambda x:x.split(','))
>>> people = parts.map(lambda p : Row(p[0],p[1],int(p[2].strip()) ))
>>> from pyspark.sql.types import IntegerType,StringType
>>> from pyspark.sql.types import StructField,StructType
>>> from pyspark.sql import Row
>>> fields = [StructField('name',StringType(),True),StructField('course',StringType(),True), StructField('age',IntegerType(),True)]
>>> schema = StructType(fields)
>>> lines = spark.sparkContext.textFile('file:///home/hadoop/wc/sc.txt')
>>> parts = lines.map(lambda x:x.split(','))
>>> people = parts.map(lambda p : Row(p[0],p[1],int(p[2].strip()) ))
>>> schemaPeople = spark.createDataFrame(people,schema)
>>> schemaPeople.printSchema()
>>> schemaPeople.show(10)

分别用DataFrame操作和spark.sql执行SQL语句实现以下数据分析:

　准备： 创建RDD，并转换为DataFrame；scm持久化；创建spark.sql临时表等预处理：

 

 

 

1. 总共有多少学生？

   RDD：

   DataFrame：

    spark.sql：      

2. 总共开设了多少门课程？

   RDD：

   DataFrame：

   spark.sql：

    

3. 每个学生选修了多少门课？

   RDD：

   DataFrame：

    

   spark.sql：

    

4. 每门课程有多少个学生选？

   RDD：

   DataFrame：

   spark.sql：

    

5. 每门课程>95分的学生人数 
   

   RDD：

   DataFrame：

   spark.sql：

    

    

6. 课程'Python'有多少个100分？

   RDD：

   DataFrame：

   spark.sql：

    

7. Tom选修了几门课？每门课多少分？

   RDD：

    

   DataFrame：

   spark.sql：

   

    

8. Tom的成绩按分数大小排序。

   RDD：

   DataFrame：

   spark.sql：

    

9. Tom选修了哪几门课？

   RDD：

   DataFrame：

   spark.sql：

    

10. Tom的平均分。

    RDD：

    DataFrame：

    spark.sql：（保留了2位小数，round()）

     

11. 'OperatingSystem'不及格人数

    RDD：

    DataFrame：

    spark.sql：

     

12. 'OperatingSystem'平均分

    RDD：

    DataFrame：

    spark.sql：（保留了2位小数，round()）

13. 'OperatingSystem'90分以上人数

    RDD：

    DataFrame：

    spark.sql：

     

14. 'OperatingSystem'前3名

    RDD：

    DataFrame：

    spark.sql：

     

     

15. 每个分数按比例+20平时分。

    RDD：

    DataFrame：

    spark.sql：

16. 求每门课的平均分

    RDD：

    DataFrame：

    spark.sql：

     

     

17. 选修了7门课的有多少个学生？

    RDD：

     

    DataFrame：

    spark.sql：

     

     

18. 每门课大于95分的学生数

    RDD：

     

    DataFrame：

     

    spark.sql：

19. 每门课的选修人数、平均分、不及格人数、通过率

    RDD：

     

    DataFrame：

     

    spark.sql：