08 学生课程分数的Spark SQL分析
读学生课程分数文件chapter4-data01.txt，创建DataFrame。
一、用DataFrame的操作完成以下数据分析要求
- 每个分数+5分。
- 总共有多少学生？
- 总共开设了哪些课程？
- 每个学生选修了多少门课？
- 每门课程有多少个学生选？
- 每门课程大于95分的学生人数？
- Tom选修了几门课？每门课多少分？
- Tom选修了几门课？每门课多少分？
- Tom的成绩按分数大小排序。
- Tom的平均分。
- 求每门课的平均分，最高分，最低分。
- 求每门课的选修人数及平均分，精确到2位小数。
- 每门课的不及格人数，通过率
二、用SQL语句完成以上数据分析要求，可叠加RDD操作。
三、对比分别用RDD操作实现、用DataFrame操作实现和用SQL语句实现的异同。(比较两个以上问题)
总共有多少学生？
rdd操作
DataFrame操作
SQL语句实现
每个学生选修了多少门课？
rdd操作
DataFrame操作
SQL语句实现
求每门课的选修人数及平均分。
rdd操作
DataFrame操作
SQL语句实现
四、结果可视化。
转换
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType, StructField, StructType
fields = [StructField(...), ...]
schema = StructType(fields)
类型：http://spark.apache.org/docs/latest/sql-ref-datatypes.html
from pyspark.sql import Row
data = rdd.map(lambda p: Row(...))
操作
Spark SQL DataFrame 操作
df.show()
df.printSchema()
df.count()
df.head(3)
df.collect()
df[‘name’]
df.name
df.first().asDict()
df.describe().show()
df.distinct()
df.filter(df['age'] > 21).show()
df.groupBy("age").count().show()
df.select('name', df['age‘] + 1).show()
df_scs.groupBy("course").avg('score').show()
df_scs.agg({"score": "mean"}).show()
df_scs.groupBy("course").agg({"score": "mean"}).show()
函数：http://spark.apache.org/docs/2.2.0/api/python/pyspark.sql.html#module-pyspark.sql.functions
SQL
必须把DataFrame注册为临时表
df_scs.createOrReplaceTempView("scs")
spark.sql(“SQL语句")
结果是DataFrame
DataFrame.rdd 转换成RDD
spark.sql("SELECT * FROM scs where name=='Tom'").rdd.map(lambda x:x.course ).collect()
DataFrame连接
df1.join(df2, "course").show()
DataFrame拼接
df1.unionAll(df2).show()
sql表连接
spark.sql("select * from a left join b on a.course=b.course").show()
