【Spark实训】-- Spark SQL结构化数据文件处理①

    题目：如图数据（user_artist_data.txt）：该数据记录的用户播放某首歌的次数。数据包括三个字段，分别为userid（用户ID），artistid（艺术家ID），playcount（播放次数）。

使用Spark SQL相关知识对该数据进行分析，分析目标如下：

（1）统计非重复的用户个数

（2）统计用户听过的歌曲总数

（3）找出ID为“1000002”的用户最喜欢的10首歌（即播放次数最多的10首歌曲）

---

 目录

 具体实现步骤代码与解析

1.上传

​ 2.进入spark-shell

3. 加载user_artist_data.txt数据为DataFrame

4. 将user_artist_data注册为临时表

​ 5.统计非重复的用户个数

6. 统计用户听过的歌曲总数

 7. 找出 ID 为“1000002”的用户喜欢的 10 首歌曲（即播放次数多的 10 首歌曲）

---

具体实现步骤代码与解析

1.上传

hdfs dfs -put user_artist_data.txt  /user/root/

2.进入spark-shell

/myserver/spark301/bin/spark-shell

3. 加载user_artist_data.txt数据为DataFrame

case class UserArtist(userid:Int,artistid:Int,count:Int)
 
 val user_artist_data=sc.textFile("/user/root/user_artist_data.txt").map{x=>val y=x.split(" ");UserArtist(y(0).toInt,y(1).toInt,y(2).toInt)}.toDF()

4. 将user_artist_data注册为临时表

user_artist_data.registerTempTable("user_artist")

 5.统计非重复的用户个数

val sqlContext=new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)

sqlContext.sql("select count(distinct userid) from user_artist").show()

6. 统计用户听过的歌曲总数

sqlContext.sql("select userid,count(distinct artistid) from user_artist group by userid").show()

 7. 找出 ID 为“1000002”的用户喜欢的 10 首歌曲（即播放次数多的 10 首歌曲）

 sqlContext.sql("select artistid,count from user_artist where userid=1000002 order by count desc limit 10").show()

快速传送门：【Spark实训】-- Spark SQL结构化数据文件处理 ②_⚆Pearl的博客-CSDN博客