spark-sql 使用groupByO)、withColumn()、count()、sum()、join()、drop()和cast()方法， 按教师工号和课程进行分组，聚合查询不同老师所教不同课程的平均分。

以下是使用 Spark SQL 进行按教师工号和课程进行分组，聚合查询不同老师所教不同课程的平均分的示例代码：

// 导入需要使用的 Spark SQL 相关类
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._

// 读取数据源，假设有两个数据表，一个是教师基本信息表 teachers，包含字段 teacher_id 和 teacher_name；另一个是学生成绩表 scores，包含字段 teacher_id、course_name 和 score
val teachers = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("teachers.csv")
val scores = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("scores.csv")

// 对 scores 表进行分组、聚合和计算平均分
val avgScore = scores.groupBy("teacher_id", "course_name")
                     .agg(avg("score").alias("avg_score"))

// 将 teacher_id 字段重命名为 teachers 表中的字段名 teacher_id，以便进行 join 操作
val avgScoreWithTeacherId = avgScore.withColumnRenamed("teacher_id", "teacher_id_temp")

// 执行 join 操作，将教师基本信息表和分组聚合后的平均分表进行关联
val result = teachers.join(avgScoreWithTeacherId, teachers("teacher_id") === avgScoreWithTeacherId("teacher_id_temp"))
                     .select("teacher_id", "teacher_name", "course_name", "avg_score")

// 最后，按照教师工号和课程进行分组排序，并输出结果
val finalResult = result.groupBy("teacher_id", "course_name")
                        .agg(mean("avg_score").alias("avg_score"))
                        .orderBy("teacher_id", "course_name")

finalResult.show()

需要注意的是，这里示例代码中的数据表以 CSV 文件的形式存储在本地磁盘上，需要根据实际情况修改数据源的读取方式和路径。同时，如果数据表的字段类型不符合要求，需要通过 drop() 和 cast() 方法等操作进行字段类型转换和删除不必要的字段。