项目三：利用Spark RDD实现分组排行榜

酒城译痴无心剑

已于 2022-07-10 11:35:37 修改

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分类专栏： # Spark基础学习笔记（2）文章标签： spark RDD 分组排行榜

于 2022-06-15 08:59:41 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/howard2005/article/details/125289810

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本文介绍如何利用Spark的RDD功能处理学生成绩数据，按学生分组并计算每个学生分数最高的前三个成绩。首先提出任务，接着详细步骤包括新建Maven项目、配置依赖和构建插件、创建日志属性文件、实现分组排行榜单例对象。通过读取成绩文件、映射转换、按键分组、排序和取TopN，最终在本地运行和交互式查看结果，成功完成任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

文章目录

一、提出任务
二、完成任务

一、提出任务

分组求TopN是大数据领域常见的需求，主要是根据数据的某一列进行分组，然后将分组后的每一组数据按照指定的列进行排序，最后取每一组的前N行数据。
有一组学生成绩数据

张三丰 90
李孟达 85
张三丰 87
王晓云 93
李孟达 65
张三丰 76
王晓云 78
李孟达 60
张三丰 94
王晓云 97
李孟达 88
张三丰 80
王晓云 88
李孟达 82
王晓云

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3.8.4 利用RDD实现分组排行榜

howard2005的专栏

05-27

380

本实战任务通过Spark RDD实现学生成绩的分组排行榜。首先，准备包含学生成绩的原始数据文件，并将其上传至HDFS。接着，利用Spark的交互式环境或通过创建Maven项目的方式，读取HDFS中的成绩文件生成RDD。通过`map`操作将数据映射为二元组形式，再使用`groupByKey`按学生姓名分组。之后，对每个学生的成绩列表进行降序排列并取前3名，最终按照指定格式输出结果。整个过程涉及RDD的基本操作，包括数据读取、转换和聚合，展示了Spark在处理分组TopN问题时的高效性和灵活性。

任务3.8.4 利用RDD实现分组排行榜

howard2005的专栏

06-22

766

本实战任务展示了如何使用Spark RDD对数据进行分组和TopN计算，这是大数据领域中常见的数据处理需求。通过Spark的强大数据处理能力，可以高效地完成此类任务。

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