spark scala hadoop 版本对应关系

Spark和Hadoop的版本对应关系如下：

| Spark版本 | Hadoop版本 |
|-----------|------------|
| 2.4.x | 2.7.x |
| 3.0.x | 3.2.x |

Scala版本和Spark版本的对应关系如下：

| Scala版本 | Spark 2.x版本 | Spark 3.x版本 |
|-----------|---------------|---------------|
| 2.11 | ✓ | |
| 2.12 | ✓ | ✓ |

需要注意的是，Spark 2.4.x也支持Hadoop 3.x版本。另外，在使用Spark时，需要根据具体情况选择相应版本的Scala和Hadoop。

相关问题

spark读取oss数据写入另一个oss 使用scala实现

以下是使用Scala实现Spark读取OSS数据并写入另一个OSS的示例代码：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem
import org.apache.hadoop.fs.Path
import com.aliyun.oss.OSSClient
import com.aliyun.oss.model.ObjectMetadata
import com.aliyun.oss.model.PutObjectResult

object OSSReadWriteExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val accessKeyId = "your-access-key-id"
    val accessKeySecret = "your-access-key-secret"
    val endpoint = "your-oss-endpoint"
    val inputBucketName = "your-input-bucket-name"
    val outputBucketName = "your-output-bucket-name"
    val inputPath = "your-input-file-path"
    val outputPath = "your-output-file-path"

    // Create SparkSession
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("OSS Read Write Example")
    val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()

    // Read data from OSS
    val inputData = spark.read.textFile(s"oss://${inputBucketName}.${endpoint}/${inputPath}")

    // Process data
    val processedData = inputData.map(line => line.toUpperCase())

    // Write data to OSS
    val ossClient = new OSSClient(endpoint, accessKeyId, accessKeySecret)
    val outputObjectMetadata = new ObjectMetadata()
    outputObjectMetadata.setContentLength(processedData.toString().length)
    val outputObject = new PutObjectResult()
    val outputStream = processedData.map(line => line + "\n").map(_.getBytes("UTF-8")).collect().flatten
    ossClient.putObject(outputBucketName, outputPath, new java.io.ByteArrayInputStream(outputStream), outputObjectMetadata)

    // Close OSS client and SparkSession
    ossClient.shutdown()
    spark.close()
  }
}

在代码中，首先设置了OSS的访问凭证、OSS的Endpoint、输入和输出的Bucket名称、输入和输出的文件路径。然后创建了一个SparkSession，读取了输入文件中的数据，对数据进行处理，最后将处理后的结果写入到输出文件中。在写入数据到OSS时，使用了阿里云Java SDK提供的OSSClient类，创建了一个OSS客户端，通过putObject方法将数据写入到指定的OSS Bucket和文件路径中。最后关闭了OSS客户端和SparkSession。

需要注意的是，使用阿里云Java SDK时需要将对应的jar包添加到项目中，例如：

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.oss</groupId>
    <artifactId>aliyun-sdk-oss</artifactId>
    <version>3.11.0</version>
</dependency>

同时，需要在pom.xml中添加OSS Maven仓库的配置：

<repositories>
    <repository>
        <id>oss-aliyun</id>
        <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
    </repository>
</repositories>

用scala写题目：给定一组键值对("spark",2),("hadoop",6),("hadoop",4),("spark",6)，("spark",1)键值对的key表示图书名称，value表示某天图书销量，请计算每个键对应的平均值，也就是计算每种图书的每天平均销量。

### 回答1：
val data = List(("spark", 2), ("hadoop", 6), ("hadoop", 4), ("spark", 6), ("spark", 1))
val groupedData = data.groupBy(_._1)
val averageData = groupedData.map { case (key, values) =>
val sum = values.map(_._2).sum
val count = values.length
(key, sum / count)
}
println(averageData)

### 回答2：
使用Scala语言可以很方便地实现对给定一组键值对的处理。针对题目中的键值对，我们可以构建一个Map对象来存储每种图书对应的销量列表，然后遍历Map对象，计算每个键对应的平均销量。

具体的代码如下所示：

import scala.collection.mutable

object Main extends App {

  // 给定的键值对
  val data = List(("spark", 2), ("hadoop", 6), ("hadoop", 4), ("spark", 6), ("spark", 1))

  // 使用Map对象存储每种图书对应的销量列表
  val salesMap = mutable.Map[String, List[Int]]().withDefaultValue(List.empty[Int])
  for ((book, sales) <- data) {
    val salesList = salesMap(book)
    salesMap(book) = salesList :+ sales
  }

  // 计算每个键对应的平均销量
  val averageSalesMap = salesMap.mapValues(salesList => salesList.sum.toDouble / salesList.length)

  // 打印结果
  for ((book, averageSales) <- averageSalesMap) {
    println(s"$book 的平均销量为 $averageSales")
  }
}

运行上述代码，输出结果为：

spark 的平均销量为 3.0
hadoop 的平均销量为 5.0

以上代码中，我们首先创建了一个空的Map对象salesMap，利用withDefaultValue方法将该Map的默认值设置为一个空的整型列表。然后，我们遍历给定的键值对列表data，将每个图书对应的销量添加到salesMap中相应的列表中。接下来，我们使用mapValues方法计算每个键对应的平均销量，最后打印输出结果。

### 回答3：
可以使用Scala来解决这个问题，首先我们需要定义一组键值对，然后进行相应的计算。

val bookSales = List(("spark",2), ("hadoop",6), ("hadoop",4), ("spark",6), ("spark",1))

// 首先，我们需要按照键进行分组
val groupedSales = bookSales.groupBy(_._1)

// 然后，对每组的值进行求和，并计算平均值
val averageSales = groupedSales.mapValues{
   values =>
      val sum = values.map(_._2).sum
      val count = values.length
      sum.toDouble / count.toDouble
}

// 输出结果
averageSales.foreach{
   case (book, average) => println(s"图书 $book 的每天平均销量为 $average")
}

上述代码首先将给定的一组键值对存储在一个List中，然后使用`groupBy`方法按照键进行分组。接下来，使用`mapValues`方法对每组的值进行求和，并计算平均值。最后，通过遍历结果进行输出，显示每种图书的每天平均销量。

以上就是使用Scala编写处理给定一组键值对并计算每个键对应的平均值的代码，希望对你有帮助。