spark求取各地气温的平均值

Apache Spark是一个强大的数据处理框架，它可以高效地处理大规模数据集。如果你想要使用Spark计算各地气温的平均值，通常会涉及到读取数据（可能是CSV、JSON或其他格式）、数据清洗、分组和聚合操作。这里是一个简单的步骤说明：

1. **数据加载**：
使用Spark的`SparkSession` API，加载包含气温数据的文件到DataFrame或DataSet中，例如：

   val df = spark.read.format("csv") // 或者其他格式如json, parquet
       .option("header", "true") // 如果第一行是列名
       .load("path/to/weather_data.csv")

2. **数据清洗**：
确保数据中的气温字段是数值类型，可能需要进行缺失值处理或异常值检查。

3. **按地理位置分组**：
使用`groupBy`方法按照地理位置字段（比如省份或城市）对数据进行分组：

   val groupedData = df.groupBy("province") // 或者 "city"

4. **计算平均气温**：
对每个地点的气温数据应用`mean`函数来求平均值：

   val averageTemperatures = groupedData.agg(avg("temperature"))

5. **结果展示或持久化**：
最后，你可以打印出结果或者将结果写入新的文件或数据库：

   averageTemperatures.show()
   // 或
   averageTemperatures.write.format("csv").save("path/to/average_temperatures.csv")