Spark RDD----pyspark第四次作业

1.pyspark交互式编程

查看群里发的“data01.txt”数据集，该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

……

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；

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")
>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x: x[0]) //获取每行数据的第1列 
>>> distinct_res = res.distinct()  //去重操作
>>> distinct_res.count()//取元素总个数

 答案为：265人

（2） 该系共开设了多少门课程；

 

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")
>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:x[1]) //获取每行数据的第2列
>>> distinct_res = res.distinct()//去重操作
>>> distinct_res.count()//取元素总个数

 

 答案为8门

（3） Tom同学的总成绩平均分是多少；

 

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")

>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).filter(lambda x:x[0]=="Tom") //筛选Tom同学的成绩信息

>>> res.foreach(print)

>>> score = res.map(lambda x:int(x[2])) //提取Tom同学的每门成绩，并转换为int类型

>>> num = res.count() //Tom同学选课门数

>>> sum_score = score.reduce(lambda x,y:x+y) //Tom同学的总成绩

>>> avg = sum_score/num // 总成绩/门数=平均分

>>> print(avg)

 

 Tom同学的平均分为30.8分

（4） 求每名同学的选修的课程门数；

 

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")

>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:(x[0],1)) //学生每门课程都对应(学生姓名,1)，学生有n门课程则有n个(学生姓名,1)

>>> each_res = res.reduceByKey(lambda x,y: x+y) //按学生姓名获取每个学生的选课总数

>>> each_res.foreach(print)

 

('Lewis', 4)答案共265行

('Mike', 3)

('Walter', 4)

('Conrad', 2)

('Borg', 4)

……

（5） 该系DataBase课程共有多少人选修；

 

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")

>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).filter(lambda x:x[1]=="DataBase")

>>> res.count()

 

 答案为126人

（6） 各门课程的平均分是多少；

 

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")

>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:(x[1],(int(x[2]),1))) //为每门课程的分数后面新增一列1，表示1个学生选择了该课程。格式如('ComputerNetwork', (44, 1))

>>> temp = res.reduceByKey(lambda x,y:(x[0]+y[0],x[1]+y[1])) //按课程名聚合课程总分和选课人数。格式如('ComputerNetwork', (7370, 142))

>>> avg = temp.map(lambda x:(x[0], round(x[1][0]/x[1][1],2)))//课程总分/选课人数 = 平均分，并利用round(x,2)保留两位小数

>>> avg.foreach(print)

 

答案为：

('ComputerNetwork', 51.9)

('Software', 50.91)

('DataBase', 50.54)

('Algorithm', 48.83)

('OperatingSystem', 54.94)

('Python', 57.82)

('DataStructure', 47.57)

('CLanguage', 50.61)

（7）使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课。

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")

>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).filter(lambda x:x[1]=="DataBase")//筛选出选了DataBase课程的数据

>>> accum = sc.accumulator(0) //定义一个从0开始的累加器accum

>>> res.foreach(lambda x:accum.add(1))//遍历res，每扫描一条数据，累加器加1

>>> accum.value //输出累加器的最终值

 答案：共有126人

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。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：

20170101    x

20170102    y

20170103    x

20170104    y

20170105    z

20170106    z

输入文件B的样例如下：

20170101    y

20170102    y

20170103    x

20170104    z

20170105    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：

20170101    x

20170101    y

20170102    y

20170103    x

20170104    y

20170104    z

20170105    y

20170105    z

20170106    z

 

  实验答案参考步骤如下：

（1）假设当前目录为/usr/local/spark/mycode/remdup，在当前目录下新建一个remdup.py文件，复制下面代码；

 

from pyspark import SparkContext

#初始化SparkContext

sc = SparkContext('local','remdup')

#加载两个文件A和B

lines1 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/A")

lines2 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/B")

#合并两个文件的内容

lines = lines1.union(lines2)

#去重操作

distinct_lines = lines.distinct()

#排序操作

res = distinct_lines.sortBy(lambda x:x)

#将结果写入result文件中，repartition(1)的作用是让结果合并到一个文件中，不加的话会结果写入到两个文件

res.repartition(1).saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/mycode/result/file")

 

（2）最后在目录/usr/local/spark/mycode/remdup下执行下面命令执行程序（注意执行程序时请先退出pyspark shell，否则会出现“地址已在使用”的警告）；

 

$ python3 remdup.py

 （3）在目录/usr/local/spark/mycode/remdup/result下即可得到结果文件part-00000。

3.编写独立应用程序实现求平均值问题

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。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)

 

实验答案参考步骤如下：

（1）假设当前目录为/usr/local/spark/mycode/avgscore，在当前目录下新建一个avgscore.py，复制下面代码；

 

from pyspark import SparkContext

#初始化SparkContext

sc = SparkContext('local',' avgscore')

#加载三个文件Algorithm.txt、Database.txt和Python.txt

lines1 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Algorithm.txt")

lines2 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Database.txt")

lines3 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Python.txt")

#合并三个文件的内容

lines = lines1.union(lines2).union(lines3)

#为每行数据新增一列1，方便后续统计每个学生选修的课程数目。data的数据格式为('小明', (92, 1))

data = lines.map(lambda x:x.split(" ")).map(lambda x:(x[0],(int(x[1]),1)))

#根据key也就是学生姓名合计每门课程的成绩，以及选修的课程数目。res的数据格式为('小明', (269, 3))

res = data.reduceByKey(lambda x,y:(x[0]+y[0],x[1]+y[1]))

#利用总成绩除以选修的课程数来计算每个学生的每门课程的平均分，并利用round(x,2)保留两位小数

result = res.map(lambda x:(x[0],round(x[1][0]/x[1][1],2)))

#将结果写入result文件中，repartition(1)的作用是让结果合并到一个文件中，不加的话会结果写入到三个文件

result.repartition(1).saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/result")

 

（2）最后在目录/usr/local/spark/mycode/avgscore下执行下面命令执行程序（注意执行程序时请先退出pyspark shell，否则会出现“地址已在使用”的警告）。

$ python3 avgscore.py

（3）在目录/usr/local/spark/mycode/avgscore/result下即可得到结果文件part-00000。