select student.specialty,cj.score from cj,student student group by student.specialty having avg(cj.score)怎么解决

这是一个 SQL 查询语句，用于查询每个专业的学生的平均分数。

首先，需要将 "cj" 和 "student" 两个表连接起来，以便可以查询学生的成绩和所在专业。连接条件可以是 "cj" 表中的 "student_id" 字段与 "student" 表中的 "id" 字段相等。

然后，需要按照 "student.specialty" 字段进行分组，并计算每个组的平均分数。这可以使用 "AVG" 函数来实现。

最后，使用 "HAVING" 子句来筛选出平均分数大于指定值的组。具体来说，这里使用 "AVG(cj.score)" 来计算每个组的平均分数，并将其与指定值进行比较。

以下是一个可能的 SQL 查询语句：

SELECT student.specialty, AVG(cj.score) AS avg_score
FROM cj
JOIN student ON cj.student_id = student.id
GROUP BY student.specialty
HAVING avg_score > [指定值]

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三、使用sparkSql将student.txt转换成DateFrame进行相关操作（40分） 字段如下： s_id,s_name,s_sex,s_birthday,s_class,s_specialty,s_school,s_register_time 创建样例类Stusent 1.创建SparkSession 2.获取sparkContext对象 设置日志打印级别 sc.setLogLevel(WARN) 3.加载数据 4.切分每一行封装数据到Student中 5.加载数据到Row对象中 7.利用personRDD与Schema创建DataFrame 8.DSL操作显示DataFrame的数据结果 9.将DataFrame注册成表 10.sql语句操作 11.关闭资源

以下是对应的代码：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

// 创建样例类Student
case class Student(s_id: String, s_name: String, s_sex: String, s_birthday: String, s_class: String, s_specialty: String, s_school: String, s_register_time: String)

object StudentDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkConf对象
    val conf = new SparkConf().setAppName("StudentDemo").setMaster("local[*]")

    // 创建SparkContext对象
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("WARN")

    // 创建SparkSession对象
    val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

    // 加载数据
    val data = sc.textFile("student.txt")

    // 切分每一行封装数据到Student中
    val studentRDD = data.map(line => {
      val fields = line.split(",")
      Student(fields(0), fields(1), fields(2), fields(3), fields(4), fields(5), fields(6), fields(7))
    })

    // 加载数据到Row对象中
    val rowRDD = studentRDD.map(student => Row(student.s_id, student.s_name, student.s_sex, student.s_birthday, student.s_class, student.s_specialty, student.s_school, student.s_register_time))

    // 利用personRDD与Schema创建DataFrame
    val schema = spark.sqlContext.createDataFrame(rowRDD, Student.getClass)

    // DSL操作显示DataFrame的数据结果
    schema.show()

    // 将DataFrame注册成表
    schema.createOrReplaceTempView("student")

    // sql语句操作
    val resultDF: DataFrame = spark.sql("select * from student where s_sex = '女'")

    // DSL操作显示DataFrame的数据结果
    resultDF.show()

    // 关闭资源
    spark.stop()
    sc.stop()
  }
}

创建学生类Student。其字段有id、name、sex、specialty、grade，分别代表主键，姓名、性别、专业、年级。

好的，以下是一个简单的Python实现：

class Student:
    def __init__(self, id, name, sex, specialty, grade):
        self.id = id
        self.name = name
        self.sex = sex
        self.specialty = specialty
        self.grade = grade

在这个实现中，我们使用了Python的类来创建一个名为Student的学生类。在__init__方法中，我们定义了类的字段id、name、sex、specialty和grade，并且使用self关键字将它们绑定到类的实例上。这样，在创建Student对象时，我们可以为这些字段传递参数值。