spark 实验二 RDD编程初级实践

一. pyspark交互式编程示例（学生选课成绩统计）

请下载chapter4-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pyspark中通过编程来计算以下内容：

【参考答案】

1. 该系总共有多少学生；

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")

>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x: x[0]) //获取每行数据的第1列 

>>> distinct_res = res.distinct()  //去重操作

>>> distinct_res.count()//取元素总个数

//265

答案为：265人

1. 该系DataBase课程共有多少人选修；

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")

>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).filter(lambda x:x[1]=="DataBase")

>>> res.count()

//126

答案为126人

1. 各门课程的平均分是多少；

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")

>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:(x[1],(int(x[2]),1))) //为每门课程的分数后面新增一列1，表示1个学生选择了该课程。格式如('ComputerNetwork', (44, 1))

>>> temp = res.reduceByKey(lambda x,y:(x[0]+y[0],x[1]+y[1])) //按课程名聚合课程总分和选课人数。格式如('ComputerNetwork', (7370, 142))

>>> avg = temp.map(lambda x:(x[0], round(x[1][0]/x[1][1],2)))//课程总分/选课人数 = 平均分，并利用round(x,2)保留两位小数

>>> avg.foreach(print)

答案为：

('ComputerNetwork', 51.9)('Software', 50.91)('DataBase', 50.54)('Algorithm', 48.83)('OperatingSystem', 54.94)('Python', 57.82)('DataStructure', 47.57)('CLanguage', 50.61)

使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课。

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")

>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).filter(lambda x:x[1]=="DataBase")//筛选出选了DataBase课程的数据

>>> accum = sc.accumulator(0) //定义一个从0开始的累加器accum

>>> res.foreach(lambda x:accum.add(1))//遍历res，每扫描一条数据，累加器加1

>>> accum.value //输出累加器的最终值

//126

答案：共有126人

二.编写独立应用程序实现数据去重示例

对于两个输入文件A和B，编写Spark独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新文件C。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。

输入文件A的样例如下：

20170101 x

20170102 y

20170103 x

20170104 y

20170105 z

20170106 z

输入文件B的样例如下：

20170101 y

20170102 y

20170103 x

20170104 z

20170105 y

根据输入的文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下：

20170101 x

20170101 y

20170102 y

20170103 x

20170104 y

20170104 z

20170105 y

20170105 z

20170106 z

（1）假设当前目录为/usr/local/spark/mycode/remdup，在当前目录下新建一个remdup.py文件，复制下面代码；

from pyspark import SparkContext

#初始化SparkContext

sc = SparkContext('local','remdup')

#加载两个文件A和B

lines1 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/A")

lines2 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/B")

#合并两个文件的内容

lines = lines1.union(lines2)

#去重操作

distinct_lines = lines.distinct()

#排序操作

res = distinct_lines.sortBy(lambda x:x)

#将结果写入result文件中，repartition(1)的作用是让结果合并到一个文件中，不加的话会结果写入到两个文件

res.repartition(1).saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/result")

（2）最后在目录/usr/local/spark/mycode/remdup下执行下面命令执行程序（注意执行程序时请先退出pyspark shell，否则会出现“地址已在使用”的警告）；

$ python3 remdup.py

（3）在目录/usr/local/spark/mycode/remdup/result下即可得到结果文件part-00000。

拓展

1. 该系共开设了多少门课程?

1. Tom同学的总成绩平均分是多少?

1. 求每名同学的选修的课程门数?

1. 编写独立应用程序实现求平均值问题

每个输入文件表示班级学生某个学科的成绩，每行内容由两个字段组成，第一个是学生名字，第二个是学生的成绩；编写Spark独立应用程序求出所有学生的平均成绩，并输出到一个新文件中。下面是输入文件和输出文件的一个样例，

Algorithm成绩（文件名 Algorithm_.txt）：

小明 92

小红 87

小新 82

小丽 90

Database成绩（文件名 Database_.txt）：

小明 95

小红 81

小新 89

小丽 85

Python成绩（文件名 Python_.txt）：

小明 82

小红 83

小新 94

小丽 91

平均成绩格式如下：

(小红,83.67)

(小新,88.33)

(小明,89.67)

(小丽,88.67)