1 package com.holiday01
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 3 import org.apache.spark.sql.SparkSession
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 5 object Stature_sparksql {
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 7   def main(args: Array[String]): Unit = {
 8     //资源的调度
 9     val sparkSession = SparkSession.builder().appName("Stature_sparksql").master("local").getOrCreate()
10     val sparkContext = sparkSession.sparkContext
11     val spark = sparkContext.textFile("D:\\IDEA_Maven\\holiday\\src\\main\\resources\\stature.txt").map(_.split(","))
12     val spark01 = spark.map(x => {
13       val id = x(0).toInt
14       val sex = x(1)
15       val height = x(2).toInt
16       Stature_sparksql(id, sex, height)
17     })
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19     import sparkSession.implicits._
20     val frame = spark01.toDF("id", "sex", "height")
21     //将以上数据注册为一张表
22     frame.createOrReplaceTempView("stature")
23     //用 SQL 语句的方式统计男性中身高超过 180cm 的人数
24     sparkSession.sql("select count(*) from stature where sex='M' and height>180").show()
25     //用 SQL 语句的方式统计女性中身高超过 160cm 的人数
26     sparkSession.sql("select count(*) from stature where  sex='F' and height>160").show()
27     //对人群按照性别分组并统计男女人数
28     sparkSession.sql("select sex,count(*)  from stature group  by  sex   ").show()
29     //统计并打印身高大于 175cm 的前 5 名男性
30     sparkSession.sql("select  *  from  stature   where  sex ='M' and   height >175  order  by height  desc limit  5").show()
31     //对所有人按身高进行排序并打印前 5 名的信息
32     sparkSession.sql("select * from stature order by  height desc  limit  5 ").show()
33     //统计男性的平均身高
34     sparkSession.sql("select avg(height) from stature  where  sex ='M'").show()
35     println("统计男性的平均身高")
36     sparkSession.sql("select max(height) from stature  where  sex='F'").show()
37     println("统计女性身高的最大值")
38   }
39 
40   case class Stature_sparksql(id: Int, sex: String, height: Int)
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42 }
 1 序号    性别（M男，F女）    身高（cm）
 2 1    F    168
 3 2    M    185
 4 3    M    168
 5 4    F    155
 6 5    F    159
 7 6    F    162
 8 7    F    158
 9 8    M    178
10 9    M    180
11 10    F    163
12 11    M    190
13 12    M    190
14 13    F    153
15 14    M    173
16 15    F    157
17 16    F    178
18 17    M    200
19 18    M    188
20 19    F    160
21 20    M    177