6. RDD综合练习:更丰富的操作

集合运算练习(union(), intersection(),subtract(), cartesian())


内连接与外连接(join(), leftOuterJoin(), rightOuterJoin(), fullOuterJoin())


三、综合练习:学生课程分数

网盘下载sc.txt文件,通过RDD操作实现以下数据分析

  • 文件上传到hdfs中

  • 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(课程,分数)RDD,观察keys(),values()

  • 每个分数+5分。mapValues(func)

  • 求每门课的选修人数及所有人的总分。combineByKey()

  • 求每门课的选修人数及平均分,精确到2位小数。map(),round()

  • 求每门课的选修人数及平均分。用reduceByKey()实现,并比较与combineByKey()的异同。
    • 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;

    • 而combineByKey的主要用法如下:

      • 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)。


  • 结果可视化。 pyecharts.charts,Bar()


posted @ 2022-04-12 16:44  Yeav  阅读(290)  评论(0编辑  收藏  举报