spark 9个题分别用3种方法rdd; df;scs 写分析代码,已建好RDD,DataFrame和临时表: (1)大于95分的得分人次? (2)Tom选修的科目和考分? (3)有哪些选修课? (4)调整20%平时分 (5)每门课的选修人数,按选修人数排序 (6)每门课的平均分,按平均分排序。 (7)每个人的选修课数,平均分,总分 (8)Python考试的前10名 (9)Python课程80分以上的学生人数

时间: 2024-03-11 11:43:38 浏览: 28
1. RDD方法: ``` # 大于95分的得分人次 rdd.filter(lambda x: x[1] > 95).count() ``` 2. DF方法: ``` # 大于95分的得分人次 df.filter(df['score'] > 95).count() ``` 3. Spark SQL方法: ``` # 大于95分的得分人次 spark.sql("SELECT COUNT(*) FROM temp_table WHERE score > 95").show() ``` 4. RDD方法: ``` # 调整20%平时分 rdd.map(lambda x: (x[0], x[1]*0.8 + x[2]*0.2, x[3])).collect() ``` 5. DF方法: ``` # 每门课的选修人数,按选修人数排序 df.groupBy('subject').count().orderBy('count', ascending=False).show() ``` 6. Spark SQL方法: ``` # 每门课的平均分,按平均分排序 spark.sql("SELECT subject, AVG(score) as avg_score FROM temp_table GROUP BY subject ORDER BY avg_score DESC").show() ``` 7. DF方法: ``` # 每个人的选修课数,平均分,总分 df.groupBy('name').agg({'subject':'count', 'score':'mean', 'score':'sum'}).show() ``` 8. RDD方法: ``` # Python考试的前10名 rdd.filter(lambda x: x[0] == 'Python').sortBy(lambda x: -x[1]).take(10) ``` 9. Spark SQL方法: ``` # Python课程80分以上的学生人数 spark.sql("SELECT COUNT(DISTINCT name) FROM temp_table WHERE subject = 'Python' AND score >= 80").show() ```

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