spark音乐专辑分析

以下是使用Spark进行音乐专辑数据分析的示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object MusicAlbumAnalysis {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("MusicAlbumAnalysis")
      .getOrCreate()

    // 读取数据集
    val albumsDF = spark.read
      .format("csv")
      .option("header", "true")
      .load("hdfs://path/to/albums.csv")

    // 数据预处理
    val cleanedDF = albumsDF.select("album_title", "genre", "year_of_pub", "num_of_tracks", "num_of_sales")

    // 统计每个专辑类型的数量
    val genreCountDF = cleanedDF.groupBy("genre").count()

    // 统计每个年份的专辑数量
    val yearCountDF = cleanedDF.groupBy("year_of_pub").count()

    // 统计每个专辑类型的平均销量
    val genreAvgSalesDF = cleanedDF.groupBy("genre").avg("num_of_sales")

    // 打印结果
    genreCountDF.show()
    yearCountDF.show()
    genreAvgSalesDF.show()

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

这段代码使用Spark读取了音乐专辑数据集，并进行了一些基本的数据分析操作，包括统计每个专辑类型的数量、每个年份的专辑数量以及每个专辑类型的平均销量。你可以根据自己的需求进行更多的数据分析操作。