编写Spark独立应用程序实现求文本数据多列的平均值

首先，需要加载文本数据到Spark RDD中，可以使用以下代码实现：

val data = sc.textFile("path/to/data") // 加载文本数据到RDD中
val parsedData = data.map(line => line.split(","))

假设每行数据有3列，需要求出每列的平均值，可以使用以下代码实现：

val columnCount = 3 // 列数
val columnSums = Array.ofDim[Double](columnCount) // 用于存储每列的和
val columnCounts = Array.ofDim[Int](columnCount) // 用于存储每列的元素个数

parsedData.foreach { row =>
  for (i <- 0 until columnCount) {
    columnSums(i) += row(i).toDouble
    columnCounts(i) += 1
  }
}

val columnAverages = columnSums.zip(columnCounts).map { case (sum, count) =>
  sum / count
}

columnAverages.foreach(println) // 输出每列的平均值

以上代码会遍历每行数据，对于每列数据进行累加，并且记录每列元素的个数。最后计算每列的平均值并输出即可。

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编写Spark独立应用程序实现求文本数据各种类型的平均值

实现求文本数据各种类型的平均值可以分为以下几个步骤：

1. 读取文本数据并转换成RDD
2. 对每一行数据进行切分，提取出需要求平均值的字段
3. 将每个字段的值转换成对应的数据类型
4. 对同一类型的数据进行求和，并统计数量
5. 计算每种类型的平均值

下面是一个基于Spark独立应用程序的示例代码：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object TextDataAverage {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("TextDataAverage")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 读取文本数据并转换成RDD
    val data = sc.textFile("textdata.txt")

    // 对每一行数据进行切分，提取出需要求平均值的字段
    val fields = data.map(line => line.split(","))

    // 将每个字段的值转换成对应的数据类型
    val intFields = fields.map(field => field(0).toInt)
    val doubleFields = fields.map(field => field(1).toDouble)

    // 对同一类型的数据进行求和，并统计数量
    val intSumCount = intFields.aggregate((0, 0))(
      (acc, value) => (acc._1 + value, acc._2 + 1),
      (acc1, acc2) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)
    )
    val doubleSumCount = doubleFields.aggregate((0.0, 0))(
      (acc, value) => (acc._1 + value, acc._2 + 1),
      (acc1, acc2) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)
    )

    // 计算每种类型的平均值
    val intAvg = intSumCount._1.toDouble / intSumCount._2
    val doubleAvg = doubleSumCount._1 / doubleSumCount._2

    // 输出结果
    println(s"Int average: $intAvg")
    println(s"Double average: $doubleAvg")

    sc.stop()
  }
}

其中，`textdata.txt` 是包含文本数据的文件，每行数据格式为 `int,double,text`，例如：

1,1.1,foo
2,2.2,bar
3,3.3,baz

这个示例中，我们假设需要求 `int` 和 `double` 两种类型数据的平均值。首先我们读取数据并转换成RDD，然后对每一行数据进行切分，提取出 `int` 和 `double` 字段。接着将每个字段的值转换成对应的数据类型。最后，对同一类型的数据进行求和，并统计数量，计算平均值。最终输出结果。

编写Spark独立应用程序实现排序。

下面是一个简单的Spark独立应用程序，可以对输入文件中的数字进行排序：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SortApp {
  def main(args: Array[String]) {
    val conf = new SparkConf().setAppName("SortApp").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val input = sc.textFile(args(0))
    val nums = input.map(line => line.toInt)
    val sorted = nums.sortBy(x => x)

    sorted.saveAsTextFile(args(1))
  }
}

该应用程序的逻辑非常简单：从输入文件中读取数字，将它们转换为整数，然后使用`sortBy()`方法对它们进行排序，并将结果保存到输出文件中。

请注意，我们在此示例中使用了本地模式，因此您需要将其部署到集群上才能对大型数据集运行该应用程序。