8. SparkSQL综合作业

综合练习：学生课程分数

网盘下载sc.txt文件，分别用RDD操作、DataFrame操作和spark.sql执行SQL语句实现以下数据分析:

 

 

 

 

 

 

 

 

总共有多少学生？

RDD:

 

 DataFrame:

 

 SQL:

 

 

总共开设了多少门课程？

RDD:

 

 

 DataFrame:

 

 

SQL:

 

 

 

每个学生选修了多少门课？

RDD:

 

 

 DataFrame:

 

 SQL:

 

 

每门课程有多少个学生选？

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 SQL:

 

 

每门课程>95分的学生人数

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 SQL:

 

 

课程'Python'有多少个100分？

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

SQL:

 

 

Tom选修了几门课？每门课多少分？

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

SQL:

 

 

Tom的成绩按分数大小排序。

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

SQL:

 

 

Tom选修了哪几门课？

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 SQL:

 

 

Tom的平均分。

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

SQL:

 

 

'OperatingSystem'不及格人数

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

SQL:

 

 

'OperatingSystem'平均分

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 SQL:

 

 

'OperatingSystem'90分以上人数

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

SQL:

 

 

'OperatingSystem'前3名

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

SQL:

 

 

每个分数按比例+20平时分。

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

SQL:

 

 

求每门课的平均分

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

SQL:
 

 

 

 

选修了7门课的有多少个学生？

RDD:

 

 DataFrame:

 

 

 

 SQL:

 

 

每门课大于95分的学生数

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 SQL:

 

 

每门课的选修人数、平均分、不及格人数、通过率

RDD:

 

 

 

 

 

 

 

DataFrame:

 

 

 

 

 

 SQL:

 

 

 

 

 

 

优秀、良好、通过和不合格各有多少人？

RDD:

 

 

 

 

 

 

DataFrame:

 

 

 

SQL:

 

 

同时选修了DataStructure和 DataBase 的学生

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

 

SQL:

 

 

选修了DataStructure 但没有选修 DataBase 的学生

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

 

SQL:

 

 

选修课程数少于3门的同学

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

 

SQL:

 

 

选修6门及以上课程数的同学

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

 

SQL:

 

 

查询平均成绩大于等于60分的姓名和平均成绩

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

 

SQL:

 

 

找出平均分最高的10位同学

RDD:

 

 

DataFrame:

 

 

 

SQL: