Spark RDD案例:计算总成绩

本文通过一个具体的案例介绍了如何使用Spark RDD来计算成绩表的总成绩。首先提出了任务,即处理一个包含姓名、语文、数学、英语四字段的成绩表。接着详细讲解了完成任务的步骤,包括将成绩文件上传到HDFS,创建Maven项目,配置依赖和构建插件,设置日志属性文件,创建计算总成绩的单例对象,并最终运行程序查看结果,实现了在HDFS上生成并查看计算后的结果文件。

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一、提出任务

  • 成绩表,包含四个字段(姓名、语文、数学、英语),只有三条记录
姓名 语文 数学 英语
张钦林 78 90 76
陈燕文 95 88 98
卢志刚 78 80 60
  • 成绩表文件 - scores.txt
张钦林 78 90 76
陈燕文 95 88 98
卢志刚 
### 关于 RDD 编程的基础知识 RDD(Resilient Distributed Dataset),即弹性分布式数据集,是 Spark 的核心概念之一。它是一个只读的分区记录集合,可以在集群节点之间高效分发并执行计算。 #### 创建 RDD 的主要方式 创建 RDD 通常可以通过以下三种方式进行[^1]: 1. **通过集合创建 RDD**: 可以利用 `SparkContext.parallelize` 方法将内存中的集合转换为 RDD。 2. **通过文件创建 RDD**: 利用 `SparkContext.textFile` 方法可以从本地文件系统或者 HDFS 文件中加载数据到 RDD 中。 3. **通过其他 RDD 转换而来**: 基于现有的 RDD 进行各种算子操作后生成新的 RDD。由于 RDD 是不可变的数据结构,每次变换都会返回一个新的 RDD 实例。 --- ### 综合案例分析:学生平均成绩统计 下面展示了一个具体的例子来说明如何使用 RDD 计算每位学生的平均成绩: ```scala val rdd: RDD[String] = sc.textFile("data/rdd/test3") rdd.map(line => (line.split(" ")(0), line.split(" ")(1).toInt)) .map(t => (t._1, (t._2, 1))) .reduceByKey((t1, t2) => (t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2)) .mapValues(t => t._1 / t._2.toFloat) .foreach(println) ``` 上述代码片段实现了如下功能: - 首先调用了 `sc.textFile` 将外部存储的学生分数文件转化为初始的 RDD 数据流; - 接着两次映射分别处理每一行字符串拆分为键值对学生名称及其对应的单科成绩,并进一步累加总成绩科目数; - 使用 `reduceByKey` 对相同 key 下的成绩总数以及科目数量求和; - 最终再次映射得到每名学生的平均成绩并通过打印输出结果[^2]。 --- ### 更多关于 RDD 编程的知识点 除了基本的操作外,在实际应用过程中还需要掌握一些高级特性: - **Transformation 和 Action**: Transformation 类似 map、filter 等用于定义中间状态变化;而 action 如 collect 或 saveAsTextFile,则触发真正的计算过程并将最终成果展现出来或保存下来。 - **持久化机制(Persistence)**: 当某些 RDD 多次被重复访问时,可以考虑将其缓存至内存 (`persist`) 来提升性能效率。 - **Shuffle 操作的影响**: 减少 shuffle 数量对于优化程序运行时间至关重要,因为这涉及到大量的磁盘 I/O 开销。 --- ### 总结 以上介绍了有关 RDD 编程的一些基础理论及实践技巧,包括其构建途径、典型应用场景下的实现逻辑以及其他值得注意的技术要点等内容。希望这些信息能够帮助您更好地理解和运用这一强大工具!
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