RDD的创建
第1关 集合并行化创建RDD
编程要求
根据提示,在右侧编辑器
begin-end
处补充代码,计算并输出各个学生的总成绩。
("bj",88)
:bj
指学生姓名,88
指学生成绩。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试:
预期输出:
(bj,254)` `(sh,221)` `(gz,285)
开始你的任务吧,祝你成功!
代码
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
object Student {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getSimpleName).setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val arr1=Array(("bj",88),("sh",67),("gz",92))
val arr2=Array(("bj",94),("sh",85),("gz",95))
val arr3=Array(("bj",72),("sh",69),("gz",98))
/********** begin **********/
//第一步:先将数组进行合并
val arr=arr1++arr2++arr3
//第二步:创建RDD
val stuRDD=sc.makeRDD(arr)
//第三步:把相同key的进行聚合
val result=stuRDD.reduceByKey(_+_)
//第四步:输出
result.foreach(println)
/********** end **********/
sc.stop()
}
}
第2关:读取外部数据集创建RDD
编程要求
根据提示,在右侧编辑器
begin-end
处补充代码,按每位老师出现的次数降序,输出老师姓名和出现次数。
- 输入文件样例:
bigdata,laozhang` `bigdata,laoduan` `javaee,xiaoxu
bigdata
指科目,
laozhang
指老师名称。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试:
预期输出:
(laozhao,15)
(laoyang,9)
(laoduan,5)
(xiaoxu,4)
(laoli,3)
(laozhang,2)
(laoliu,1)
开始你的任务吧,祝你成功!
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
object Teachers {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("Teachers").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val dataFile = "file:///root/step2_files"
/********** begin **********/
//第一步:以外部文件方式创建RDD
val teaRDD=sc.textFile(dataFile)
//第二步:将文件中每行的数据切分,得到自己想要的返回值
val teacher=teaRDD.map(line => {
val course=line.split(",")(0)
val name=line.split(",")(1)
(name,1)
})
//第三步:将相同的key进行聚合
val tea=teacher.reduceByKey(_+_)
//第四步:按出现次数进行降序
val result=tea.sortBy(_._2,false,3)
//第五步:输出
result.foreach(println)
/********** end **********/
sc.stop()
}
}
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_54237806/article/details/128477156
版权归原作者 4师傅 所有, 如有侵权,请联系我们删除。
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