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()