RDD编程初级实践

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了RDD编程初级实践相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

RDD编程初级实践

一、实验目的

(1)熟悉Spark的RDD基本操作及键值对操作;
(2)熟悉使用RDD编程解决实际具体问题的方法。

二、实验平台

操作系统:Ubuntu16.04
Spark版本:2.4.0
Python版本:3.4.3

三、实验内容和要求

1.pyspark交互式编程

本作业提供分析数据data.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:
(1)该系总共有多少学生;
(2)该系共开设了多少门课程;
(3)Tom同学的总成绩平均分是多少;
(4)求每名同学的选修的课程门数;
(5)该系DataBase课程共有多少人选修;
(6)各门课程的平均分是多少;
(7)使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课。

2.编写独立应用程序实现数据去重

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。本文给出门课的成绩(A.txt、B.txt)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:
20200101 x
20200102 y
20200103 x
20200104 y
20200105 z
20200106 z
输入文件B的样例如下:
20200101 y
20200102 y
20200103 x
20200104 z
20200105 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:
20200101 x
20200101 y
20200102 y
20200103 x
20200104 y
20200104 z
20200105 y
20200105 z
20200106 z

3.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。本文给出门课的成绩(Algorithm.txt、Database.txt、Python.txt),下面是输入文件和输出文件的一个样例,供参考。
Algorithm成绩:
小明 92
小红 87
小新 82
小丽 90
Database成绩:
小明 95
小红 81
小新 89
小丽 85
Python成绩:
小明 82
小红 83
小新 94
小丽 91
平均成绩如下:
(小红,83.67)
(小新,88.33)
(小明,89.67)
(小丽,88.67)

四、实验结果与分析

1.pyspark交互式编程

本作业提供分析数据data.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:
(1)该系总共有多少学生;
首先将 data.txt文件复制到 /usr/local/spark/sparksqldata 文件目录下,cp data.txt /usr/local/spark/sparksqldata,如图所示:

然后输入pyspark打开spark-shell就可以开始编程,如下图:

该系总共有多少学生的代码编写:

(2)该系共开设了多少门课程:

(3)Tom同学的总成绩平均分是多少:
先求Tom的各科成绩,如图:

再求Tom同学的总成绩平均分,如图:

(4)求每名同学的选修的课程门数;

(5)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

(6)各门课程的平均分是多少;

(7)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

2.编写独立应用程序实现数据去重

(1)首先将 ~/下载/大数据实践期末大作业 文件夹中的A.txt和B.txt文件复制到 /usr/local/spark/mycode/remdup 文件目录下,如图:

(2)在remdup目录下编写remdup.py文件,如图:



(3)在/usr/local/spark/mycode/remdup文件目录下运行remdup.py文件:python3 remdup.py,如图:

(4)运行了remdup.py文件后,会出现result目录,在该目录下可查看part-00000文件结果,如图:

3.编写独立应用程序实现求平均值问题

(1)首先将 ~/下载/大数据实践期末大作业 文件夹中的Algorithm.txt、Database.txt和Python.txt文件复制到 /usr/local/spark/mycode/avgscore 文件目录下,如图所示:

(2)在avgscore目录下编写avgscore.py文件,vim avgscore.py如下图所示:

(3)在/usr/local/spark/mycode/avgscore 文件目录下运行avgscore.py文件:python3 avgscore.py,在avgscore目录下得到result目录,在result下得到part-00000文件结果。

以上是关于RDD编程初级实践的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

RDD编程初级实践

2021-06-09*RDD编程初级实践

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