基于Pyspark的RDD初级编程实践

本文介绍了如何使用Pyspark进行交互式编程,包括计算学生总数、课程数量、平均分等。同时,展示了如何编写独立应用程序实现数据去重和求平均值,涉及文件合并、去重逻辑及平均成绩计算。提供了详细的实验环境、数据传输步骤和代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一.案例

1.Pyspark交互式编程

某数据集(data.txt)包含了某大学计算机系的成绩,数据如下所示:
 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

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)

二.前置准备

1.实验环境

虚拟机软件VMware Workstation Pro 15.5、安装了Hadoop2.7.1、Spark1.6.2、Python3.6、MySQL等软件的虚拟操作系统Ubuntu16.04。

2.传输数据文本文件

将物理机上的data.txt、A.txt、B.txt、Algorithm.txt、Database.txt、Python.txt几个文本文件打包通过邮箱、U盘或直接复制到虚拟操作系统里面。

三.具体步骤

1.Pyspark交互式编程

(1)将“data.txt”文本文件保存至Ubuntu虚拟操作系统“/usr/local/spark/sparksqldata”目录下。
图1
(2)打开终端,输入“pyspark”进入spark界面。图2
(3)根据要求敲打命令行。
 ①该系总共有265名学生。
图3
 ②该系共开设了8门课程。
图4
 ③Tom同学的总成绩平均分是30.8。
图5
 ④每名同学的课程选修情况。

以下是一些初级实践问题及其解决方法: 1. 如何创建一个RDD? 可以通过从SparkContext对象中获取SparkConf对象来创建一个SparkContext对象,然后使用SparkContext对象的parallelize方法来创建一个RDD。 例如: ```python from pyspark import SparkContext, SparkConf conf = SparkConf().setAppName("MyApp").setMaster("local") sc = SparkContext(conf=conf) data = [1, 2, 3, 4, 5] rdd = sc.parallelize(data) ``` 2. 如何对RDD进行转换操作? 可以使用RDD的各种转换方法,如map、filter、flatMap等方法来对RDD进行转换操作。 例如: ```python # 对RDD中的每个元素都加1 rdd1 = rdd.map(lambda x: x + 1) # 过滤出RDD中的偶数 rdd2 = rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0) # 对RDD中的每个元素都进行分割,返回一个新的RDD rdd3 = rdd.flatMap(lambda x: str(x).split(',')) ``` 3. 如何对RDD进行行动操作? 可以使用RDD的各种行动方法,如count、collect、reduce等方法来对RDD进行行动操作。 例如: ```python # 统计RDD中元素的个数 count = rdd.count() # 将RDD中的所有元素收集到一个列表中 data = rdd.collect() # 对RDD中的所有元素进行求和 sum = rdd.reduce(lambda x, y: x + y) ``` 4. 如何进行RDD的持久化? 可以通过使用RDD的cache或persist方法来将RDD持久化到内存或磁盘中。 例如: ```python # 将RDD持久化到内存中 rdd.cache() # 将RDD持久化到磁盘中 rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) ``` 5. 如何对RDD进行排序? 可以使用RDD的sortBy方法来对RDD进行排序。 例如: ```python # 对RDD中的元素进行排序,升序 rdd1 = rdd.sortBy(lambda x: x) # 对RDD中的元素进行排序,降序 rdd2 = rdd.sortBy(lambda x: x, False) ``` 以上是一些初级实践问题及其解决方法,希望对你有帮助。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值