2.统计不同天气情况下共享单车使用的总数。mysql

假设有一个名为bike_share的表，其中包含以下列：日期（date）、天气（weather）、共享单车数量（bike_count）。

可以使用以下MySQL查询来统计不同天气情况下的共享单车使用总数：

SELECT weather, SUM(bike_count) AS total_bikes
FROM bike_share
GROUP BY weather;

这个查询将按照天气分组，然后计算每个天气条件下的共享单车总数。结果将返回天气和相应的总数。

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5. 统计每个季度不同天气下共享单车使用的总数，并按照数目降序排序

好的，根据您的要求，我们可以通过以下代码实现：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("bike_share")
sc = SparkContext(conf=conf)

data = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/exam/学号/train.csv")
header = data.first()
data = data.filter(lambda x: x != header).map(lambda x: x.split(","))
data = data.map(lambda x: ((int(x[2]), int(x[5])), int(x[11])))
result = data.reduceByKey(lambda a, b: a+b).sortBy(lambda x: x[1], ascending=False)

result.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/exam/学号/output")

在上述代码中，我们首先读取train.csv文件，并过滤掉第一行的表头。然后将每一行数据按逗号分隔，并取出季度、天气和总数三个字段。由于季度和天气的数据类型都是整型，因此我们可以将它们组成一个元组作为键，总数作为值进行统计。接着，我们使用reduceByKey函数统计每个季度、天气下的共享单车使用总数，并使用sortBy函数将结果按照数目降序排序。最后，将结果保存到hdfs的“/exam/学号/output”目录下。

需要注意的是，在代码中，您需要将“学号”替换为自己的学号，并且在运行代码之前，需要先把train.csv文件上传到hdfs的“/exam/学号”目录中。

希望这个回答能够帮到您，如果您还有其他问题，请随时提出。

3.统计每个季度共享单车使用的总数。

假设有一个名为bike_share的表，其中包含以下列：日期（date）、共享单车数量（bike_count）。

可以使用以下MySQL查询来统计每个季度的共享单车使用总数：

SELECT CONCAT(YEAR(date), '-', QUARTER(date)) AS quarter, SUM(bike_count) AS total_bikes
FROM bike_share
GROUP BY quarter;

这个查询将把每个日期转换为其所属季度，然后计算每个季度的共享单车总数。结果将返回季度和相应的总数。