[新星计划]Spark综合练习——电影评分数据分析

Posted 2021-06-16 ChinaManor

文章目录

• • 引言
  • 今天给大家带来一个Spark综合练习案例--电影评分
  • 总结

引言

大家好,我是ChinaManor,直译过来就是中国码农的意思,俺希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,一个平凡而不平庸的人。

今天给大家带来一个Spark综合练习案例–电影评分

老师：给定需求统计评分次数>200的电影平均分Top10，并写入mysql数据库中

我：所有字我都认识，怎么连在一起我就不认识了

不管了先new个实例对象，总没错吧

val sparkSession = SparkSession
      .builder()
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", "4")
      .appName("电影数据分析")
      .master("local[2]")
      .getOrCreate()

然后大数据无非输入，转换，输出，我再弄个spark读取文件？

    val lines: RDD[String] = sparkSession.read.textFile("E:\\\\xx\\\\SparkDemo\\\\input\\\\ratings.dat").rdd

再然后RDD转换成DF

val rdd: RDD[(Int, Int, Int, Long)] = lines.mapPartitions { item => {
      item.map { line => {
        val strings: Array[String] = line.trim.split("::")
        (strings(0).toInt, strings(1).toInt, strings(2).toInt, strings(3).toLong)
        }
      }
    }

    }
    import sparkSession.implicits._
    val reusltDF: DataFrame = rdd.toDF("user_id", "item_id", "rating", "timestamp")

测试一下行不行

//    查看约束
    reusltDF.printSchema()
    //查看数据
    reusltDF.show()

好像跑通了！！笑容逐渐放肆～什么SQL不整了，上来直接DSL

val resultDS: Dataset[Row] = reusltDF
          //a.对数据按电影id进行分组
          .groupBy($"item_id")
          //b.对聚合数据求平均值和评分次数
          .agg(
            round(avg($"rating"), 2).as("avg_rating"),
            count($"user_id").as("cnt_rating")
          )
          //c.过滤出评分大于2000的
          .filter($"cnt_rating" > 2000)
          //d.按照评分的平均值进行降序排序
          .orderBy($"avg_rating".desc)
          //e.取前十条数据
          .limit(10)

最后最后保存到Mysql
SaveToMysql(resultDF)；

/**
    * 保存数据至MySQL数据库，使用函数foreachPartition对每个分区数据操作，主键存在时更新，不存在时插入
    */
    def saveToMySQL(dataFrame: DataFrame): Unit = {
      dataFrame.rdd.coalesce(1).foreachPartition{ iter =>
      // a. 加载驱动类
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver")
      // 声明变量
      var conn: Connection = null
      var pstmt: PreparedStatement = null
      try{
        // b. 获取连接
        conn = DriverManager.getConnection(
          "jdbc:mysql://192.168.88.100:3306/?serverTimezone=UTC&characterEncoding=utf8&useUnicode=true",
          "root", //
          "123456"
        )
        // c. 获取PreparedStatement对象
        val insertSql ="""
                |INSERT
                |O
                | db_test.demo
                | (item_id, avg_rating, cnt_rating)
                |VALUES (?, ?, ?)
                |""".stripMargin
        pstmt = conn.prepareStatement(insertSql)
        conn.setAutoCommit(false)
        // d. 将分区中数据插入到表中，批量插入
        iter.foreach{ row =>
          pstmt.setInt(1, row.getAs[Int]("item_id"))
          pstmt.setInt(2, row.getAs[Int]("avg_rating"))
          pstmt.setInt(3, row.getAs[Int]("cnt_rating"))
          // 加入批次
          pstmt.addBatch()
        }
        // TODO: 批量插入
        pstmt.executeBatch()
        conn.commit()
      }catch {
        case e: Exception => e.printStackTrace()
      }finally {
        if(null != pstmt) pstmt.close()
        if(null != conn) conn.close()
      } }

大功告成了！

总结

以上便是电影评分数据分析spark版，愿你读过之后有自己的收获,如果有收获不妨一键三连一下~