2020寒假（6）

今天继续进行spark实验4RDD编程初级实践，对于shell交互式编程，其中包含几种计算方法。

1．spark-shell 交互式编程

请到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载 chapter5-data1.txt，该数据集包含

了某大学计算机系的成绩，数据格式如下所示：

Tom,DataBase,80

Tom,Algorithm,50

Tom,DataStructure,60

Jim,DataBase,90

Jim,Algorithm,60

Jim,DataStructure,80

……

请根据给定的实验数据，在 spark-shell 中通过编程来计算以下内容：

 

 

 

 

 

2.编写独立应用程序实现数据去重

重点：对两个文件的数据的操作，最终讲结果保存到另一个文件中，

源代码：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner
object RemDup {
 def main(args: Array[String]) {
 val conf = new SparkConf().setAppName("RemDup")
 val sc = new SparkContext(conf)
 val dataFile = "file:///usr/local/spark/mycode/remdup/data1.txt,file:///usr/local/spark/mycode/remdup/data2.txt"
 val data = sc.textFile(dataFile,2)
 val res = data.filter(_.trim().length>0).map(line=>(line.trim,"")).partitionBy(new 
HashPartitioner(1)).groupByKey().sortByKey().keys
 res.saveAsTextFile("resulttt")
 } }

　　

 

 

 

 

 

 

 

 

3.编写独立应用程序实现求平均值问题

重点：用到了求平均值的方法，

源代码：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner
object AvgScore {
 def main(args: Array[String]) {
 val conf = new SparkConf().setAppName("AvgScore")
 val sc = new SparkContext(conf)
 val dataFile = "file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/data3.txt"
 val data = sc.textFile(dataFile,3)
val res = data.filter(_.trim().length>0).map(line=>(line.split(" ")(0).trim(),line.split
(" ")(1).trim().toInt)).partitionBy(new HashPartitioner(1)).groupByKey().map(x => {
 var n = 0
 var sum = 0.0
 for(i <- x._2){
 sum = sum + i
 n = n +1
 }
 val avg = sum/n
 val format = f"$avg%1.2f".toDouble
 (x._1,format)
 })
 res.saveAsTextFile("result1")
 } }