RDD编程实验_rdd编程中计算班级人数

RDD编程初级实践

基于《Spark编程基础（Scala版）》

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前言

前面已经基于docker搭建好spark集群，集群为一台master和两台slave，主机为windows系统，集群搭建在linux下。

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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、实验内容和要求

1.spark-shell交互式编程
2.编写独立应用程序实现数据去重
3.编写独立应用程序实现求平均值问题

三、实验步骤

1.spark-shell交互式编程

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

1
2
3
4
5
6
7

根据给定的实验数据，在spark-shell中通过编程来计算以下内容：

（1）该系总共有多少学生；

登陆spark并打开spark-shell：

./bin/spark-shell
1

执行以下代码：

val lines=sc.textFile("/test/Data1.txt")//打开文件
val par=lines.map(row=>row.split(",")(0))//切分取第一数值
val distinct_par=par.distinct()//去重
distinct_par.count//输出
1
2
3
4

输出结果如下：

答：该系总共有265名学生。

（2）该系共开设了多少门课程；

执行如下代码：

val par=rdd.map( row=>row.split(",")(0))
var count=par.distinct()
println("学生总人数："+count.count())
1
2
3

结果如下：

答：该系共开设了8门课程。

（3）Tom同学的总成绩平均分是多少；

执行如下代码：

val Tom=input.filter(t => t.split(",")(0) == "Tom")//找到tom
val Tom_1=Tom.map(t => (t.split(",")(0), (t.split(",")(2).toInt,1)))//构造一种数据结构(Tom,(成绩,1))，这样的话我们就可以得到Tom的总课程成绩以及总课程门数
val Tom_2=Tom_1.reduceByKey((a,b)=>(a._1+b._1,a._2+b._2))//将上面得到的(成绩,1)全部加起来
Tom_2.mapValues(a=>a._1/a._2).first()//将总成绩除以总课程数

1
2
3
4
5

结果如下：

答：平局分是30。

（4）求每名同学的选修的课程门数；

代码如下：

scala> input.map(t=>(t.split(",")(0), (t.split(",")(1),1))).reduceByKey((a,b)=>(a._1,a._2+b._2)).mapValues(a=>a._2).foreach(println)
(Bartholomew,5)
1
2

结果如下：

（5）该系DataBase课程共有多少人选修；

代码：

scala> input.filter(t => t.split(",")(1)=="DataBase").count()
1

结果如下：

答：共有126人选修。

（6）各门课程的平均分是多少；

代码如下：

input.map(t=>(t