08 学生课程分数的Spark SQL分析

生成表头
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import Row
schemaString="name course score"
fields=[StructField(field_name,StringType(),True) for field_name in schemaString.split(" ")]
bt=StructType(fields)
bt

生成数据
xssj=spark.sparkContext.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/xs.txt").map(lambda line:line.split(',')).map(lambda x:Row(name=x[0],course=x[1],score=int(x[2])))
xssj.take(3)

拼接
xsb=spark.createDataFrame(xssj,bt)
xsb.show()

用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求,并和用RDD操作的实现进行对比:

  • 每个分数+5分。
  • xsb.select('name','course',xsb.score+5).show()
  • 总共有多少学生?
  • xsb.select('name').distinct().count()
  • 总共开设了哪些课程?
  • xsb.select('course').distinct().show()
  • 每个学生选修了多少门课?
  • xsb.groupBy('name').count().show()
  •  

     

  • 每门课程有多少个学生选?
  • xsb.groupBy('course').count().show()
  • 每门课程大于95分的学生人数?
  • xsb.filter(xsb.score>95).groupBy('course').count().show()
  • Tom选修了几门课?每门课多少分?
  • xsb.filter(xsb.name=='Tom').show()
  • Tom的成绩按分数大小排序。
  • xsb.filter(xsb.name=='Tom').orderBy(xsb.score).show()
  • Tom的平均分。
  • xsb.filter(xsb.name=='Tom').agg({'score':'mean'}).show()

 

  • 求每门课的平均分,最高分,最低分。
  • xsb.filter(xsb.name=='Tom').groupBy('course').agg({'score':'mean'}).show()

  • xsb.filter(xsb.name=='Tom').groupBy('course').agg({'score':'max'}).show()
  • xsb.filter(xsb.name=='Tom').groupBy('course').agg({'score':'min'}).show()
  • 二、用SQL语句完成以上数据分析要求 
  • xsb.createOrReplaceTempView('xsb')
  • 每个分数+5分。
  • spark.sql('SELECT course,name,score+5 as score From xsb').show()
  •  

     

  • 总共有多少学生?
  • spark.sql('SELECT count(distinct name) From xsb').show()
  •  

     

  • 总共开设了哪些课程?
  • spark.sql('SELECT distinct course FROM xsb').show()
  •  

     

  • 每个学生选修了多少门课?
  • spark.sql('SELECT name,count(course) FROM xsb group by name').show()
  •  

     

  • 每门课程有多少个学生选?
  • spark.sql('SELECT course,count(name) FROM xsb group by course').show()
  •  

     

  • 每门课程大于95分的学生人数?
  • spark.sql('SELECT course,count(name) FROM xsb where score>95 group by course').show()
  •  

     

  • Tom选修了几门课?每门课多少分?
  • spark.sql('SELECT name,course,score FROM xsb where name="Tom"').show()
  •  

     

  • Tom的成绩按分数大小排序。
  • spark.sql('SELECT name,course,score FROM xsb where name="Tom" order by score desc').show()
  •  

     

  • Tom的平均分。
  • spark.sql('SELECT round(avg(score),2) FROM xsb where name="Tom"').show()
  •  

     

  • 求每门课的平均分,
  • spark.sql('SELECT course,round(avg(score),2) FROM xsb group by course').show()
  •  

     

  • 最高分,
  • spark.sql('SELECT course,max(score) FROM xsb group by course').show()
  •  

     

  • 最低分。
  • spark.sql('SELECT course,min(score) FROM xsb group by course').show()
  •  

     


     

     

  • 求每门课的选修人数及平均分,精确到2位小数。
  • spark.sql('SELECT course,count(name),round(avg(score),2) as avg FROM xsb group by course').show()
  •  

     

  • 每门课的不及格人数,通过率
  • spark.sql('SELECT course,count(name) as n FROM xsb group by course').createOrReplaceTempView('a')
  • spark.sql('SELECT course,count(score) as bjg FROM xsb where score<60 group by course').createOrReplaceTempView('b')
  • c=spark.sql('SELECT a.course,b.bjg,round(1-(a.n-b.bjg)/a.n,2) as tgl FROM a left join b on a.course=b.course')
  • c.show()
  •  

     


     

     

posted @ 2021-05-20 00:45  方大师  阅读(37)  评论(0编辑  收藏  举报