用scala命令行进行操作:某互联网企业,创建了线上购物平台,开拓了新的商品销售渠道。现有一份某电商2020年12月份的订单数据文件online_retail.csv,记录了每位顾客每笔订单的购物情况,包含了三个数据字段,字段说明如表所示。因为该电商准备给重要的客户发放购物津贴作为福利回馈,提高顾客满意度,所以需要统计每位客户的总消费金额,并筛选出消费金额排在前50名的客户。 某电商的订单数据字段说明 字段名称 说明 Invoice 订单编号 Price 订单价格(单位:元) Customer ID 客户编号 实现思路及步骤: (1)读取数据并创建RDD (2)通过map()方法分割数据,选择客户编号和订单价格字段组成键值对数据。 (3)使用reduceByKey()方法计算每位客户的总消费金额。 (4)使用sortBy()方法对每位客户的总消费金额进行降序排序,取出前50条数据。
时间: 2023-06-23 10:09:53 浏览: 282
以下是使用 Scala 命令行进行操作的具体步骤:
1. 打开终端,进入数据文件所在目录。
2. 启动 Scala 解释器:输入 scala,按回车键进入交互模式。
3. 创建 SparkContext 对象:输入 val sc = new SparkContext("local[*]", "Customer Spending Analysis"),按回车键执行语句。
4. 读取数据文件并创建 RDD:输入 val data = sc.textFile("online_retail.csv"),按回车键执行语句。
5. 使用 map() 方法分割数据,选择客户编号和订单价格字段组成键值对数据:输入 val pairs = data.map(line => (line.split(",")(2), line.split(",")(3).toDouble)),按回车键执行语句。
6. 使用 reduceByKey() 方法计算每位客户的总消费金额:输入 val customerSpend = pairs.reduceByKey(_+_),按回车键执行语句。
7. 使用 sortBy() 方法对每位客户的总消费金额进行降序排序,取出前50条数据:输入 val top50 = customerSpend.sortBy(_._2, false).take(50),按回车键执行语句。
8. 打印结果:输入 top50.foreach(println),按回车键执行语句,即可查看消费金额排名前50名的客户信息。
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用spark的scala进行操作:某互联网企业,创建了线上购物平台,开拓了新的商品销售渠道。现有一份某电商2020年12月份的订单数据文件online_retail.csv,记录了每位顾客每笔订单的购物情况,包含了三个数据字段,字段说明如表所示。因为该电商准备给重要的客户发放购物津贴作为福利回馈,提高顾客满意度,所以需要统计每位客户的总消费金额,并筛选出消费金额排在前50名的客户。 某电商的订单数据字段说明 字段名称 说明 Invoice 订单编号 Price 订单价格(单位:元) Customer ID 客户编号 实现思路及步骤: (1)读取数据并创建RDD (2)通过map()方法分割数据,选择客户编号和订单价格字段组成键值对数据。 (3)使用reduceByKey()方法计算每位客户的总消费金额。 (4)使用sortBy()方法对每位客户的总消费金额进行降序排序,取出前50条数据。
以下是使用Spark的Scala进行操作的代码:
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object OnlineRetail {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("OnlineRetail").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
// 1. 读取数据并创建RDD
val data = sc.textFile("online_retail.csv")
// 2. 分割数据,选择客户编号和订单价格字段组成键值对数据
val pairs = data.map(line => {
val fields = line.split(",")
(fields(2), fields(3).toDouble)
})
// 3. 计算每位客户的总消费金额
val customerAmounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
// 4. 对每位客户的总消费金额进行降序排序,取出前50条数据
val top50Customers = customerAmounts.sortBy(_._2, false).take(50)
// 打印结果
top50Customers.foreach(println)
sc.stop()
}
}
```
解释一下代码:
1. 使用`textFile()`方法读取CSV文件,创建RDD。
2. 使用`map()`方法分割每行数据,选择客户编号和订单价格字段组成键值对数据。
3. 使用`reduceByKey()`方法按照客户编号对订单金额进行求和。
4. 使用`sortBy()`方法对每位客户的总消费金额进行降序排序,取出前50条数据。
5. 使用`foreach()`方法将结果打印出来。
6. 关闭SparkContext。
用Scala语言过滤spark dataframe某一列不含0.0的数据
你可以使用`filter`函数结合`!==`操作符来实现过滤某一列不含0.0的数据,具体代码如下:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions.col
val df_filtered = df.filter(col("your_column_name") !== 0.0)
```
其中,`df`为你的DataFrame对象,`your_column_name`为你要过滤的列名。这段代码会返回一个新的DataFrame对象`df_filtered`,其中不包含任何一行的`your_column_name`列值为0.0的数据。
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