Spark SQL案例：计算平均分

Posted 2022-06-18 howard2005

文章目录

• 一、提出任务
• 二、完成任务
• • （一）新建Maven项目
  • （二）添加相关依赖和构建插件
  • （三）创建日志属性文件
  • （四）创建计算平均分单例对象
  • （五）本地运行程序，查看结果
• 三、课后练习
• • 任务1、计算平均分，按平均分降序排列
  • 任务2、利用Spark RDD计算平均分

一、提出任务

• 有多科成绩表，比如python.txt、spark.txt、django.txt，计算每个学生三科平均分

• Python成绩表 - python.txt

1 张三丰 89
2 李孟达 95
3 唐雨涵 92
4 王晓云 93
5 张晓琳 88
6 佟湘玉 88
7 杨文达 66
8 陈燕文 98

• Spark成绩表 - spark.txt

1 张三丰 67
2 李孟达 78
3 唐雨涵 89
4 王晓云 75
5 张晓琳 93
6 佟湘玉 70
7 杨文达 87
8 陈燕文 90

• Django成绩表 - django.txt

1 张三丰 88
2 李孟达 93
3 唐雨涵 97
4 王晓云 87
5 张晓琳 79
6 佟湘玉 89
7 杨文达 93
8 陈燕文 95

• 期望输出结果如下所示：

1 张三丰 81.33
2 李孟达 88.67
3 唐雨涵 92.67
4 王晓云 85.00
5 张晓琳 86.67
6 佟湘玉 82.33
7 杨文达 82.00
8 陈燕文 94.33

• 预备工作：启动集群的HDFS与Spark
  
• 在HDFS上新建/score目录
  
• 在master虚拟机上创建三个成绩文件
  
• 将三个成绩文件上传到HDFS的/score目录
  
• 查看三个成绩文件内容
  

二、完成任务

（一）新建Maven项目

• 设置项目信息（项目名、保存位置、组编号、项目编号）
  
• 单击【Finish】按钮
  
• 将java目录改成scala目录
  

（二）添加相关依赖和构建插件

• 在pom.xml文件里添加依赖与Maven构建插件
  

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
         http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>net.huawei.sql</groupId>
    <artifactId>CalculateAverage</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.11.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.1.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>2.1.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.3.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.3.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>scala-compile-first</id>
                        <phase>process-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>add-source</goal>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                    <execution>
                        <id>scala-test-compile</id>
                        <phase>process-test-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

（三）创建日志属性文件

• 在资源文件夹里创建日志属性文件 - log4j.properties
  

log4j.rootLogger=ERROR, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spark.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

（四）创建计算平均分单例对象

• 在net.huawei.sql包里创建CalculateAverageBySQL单例对象
  

package net.huawei.sql

import org.apache.spark.sql.Dataset, SparkSession

/**
 * 功能：利用Spark SQL计算平均分
 * 作者：华卫
 * 日期：2022年06月16日
 */
object CalculateAverageBySQL 
  def main(args: Array[String]): Unit = 
    // 创建或得到Spark会话对象
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("CalculateAverageBySQL")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()
    // 读取HDFS上“/score”目录里的成绩文件
    val lines: Dataset[String] = spark.read.textFile("hdfs://master:9000/score")
    // 导入隐式转换
    import spark.implicits._
    // 创建成绩数据集
    val gradeDS: Dataset[Grade] = lines.map(
      line => 
        val fields = line.split(" ")
        val id = fields(0).toInt
        val name = fields(1)
        val score = fields(2).toInt
        Grade(id, name, score)
      )
    // 将数据集转换成数据帧
    val df = gradeDS.toDF();
    // 基于数据帧创建临时表
    df.createOrReplaceTempView("t_grade")
    // 查询临时表，计算平均分
    val avg = spark.sql(
      """
        |select first(id) as id, name, cast(avg(score) as decimal(5, 2)) as average
        |   from t_grade
        |   group by name
        |   order by id
        |""".stripMargin
    )

    // 按照指定格式输出平均成绩
    println()
    avg.collect.foreach(row => println(row(0) + " " + row(1) + " " + row (2)))

    // 关闭Spark会话
    spark.close()
  

  // 定义成绩样例类
  case class Grade(id: Int, name: String, score: Int)

（五）本地运行程序，查看结果

• 在控制台查看输出结果
  

三、课后练习

任务1、计算平均分，按平均分降序排列

• 输出结果如下图所示
  

任务2、利用Spark RDD计算平均分