Scala用RDD求学生平均成绩

时间: 2023-11-01 16:07:39 浏览: 102
假设我们有一个学生成绩的RDD,其中每个元素都是`(学生ID, 成绩)`的二元组,可以使用以下代码来求学生平均成绩: ```scala val scores: RDD[(String, Double)] = ... // (学生ID, 成绩) 的二元组RDD val avgScores: RDD[(String, Double)] = scores .groupByKey() // 按学生ID分组 .mapValues(scores => scores.sum / scores.size) // 计算平均成绩 avgScores.foreach(println) // 输出结果 ``` 首先,使用 `groupByKey()` 按学生ID将成绩分组,然后使用 `mapValues()` 对每个分组计算平均成绩。最终得到一个 `(学生ID, 平均成绩)` 的二元组RDD。
相关问题

利用scala和RDD统计每个汉字出现的次数

以下是一个示例代码,假设我们有一个文本文件"input.txt",里面包含中文文本。 ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object CharacterCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("CharacterCount").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) // 读入文本文件,每行转化为一个字符串 val lines = sc.textFile("input.txt") // 将每个字符串拆分为单个字符 val characters = lines.flatMap(line => line.split("")) // 过滤掉非中文字符 val chineseCharacters = characters.filter(isChineseCharacter) // 将每个中文字符映射为一个键值对,值为1 val pairs = chineseCharacters.map(c => (c, 1)) // 按照键(中文字符)分组,将对应的值相加 val counts = pairs.reduceByKey(_ + _) // 输出结果 counts.foreach(println) sc.stop() } // 判断一个字符是否为中文字符 def isChineseCharacter(c: String): Boolean = { val p = "^[\\u4E00-\\u9FA5]+$".r p.findFirstMatchIn(c).isDefined } } ``` 首先,我们读入文本文件并将每行转化为一个字符串。然后,我们将每个字符串拆分为单个字符,并过滤掉非中文字符。接下来,我们将每个中文字符映射为一个键值对,值为1。最后,我们按照键(中文字符)分组,将对应的值相加,得到每个中文字符出现的次数。最后,我们输出结果。 在这个示例中,我们使用了Scala编程语言和Spark RDD API来进行中文字符计数。我们首先使用flatMap()函数将每个字符串拆分为单个字符,然后使用filter()函数过滤掉非中文字符。接着,我们使用map()函数将每个中文字符映射为一个键值对。最后,我们使用reduceByKey()函数将相同键的值相加,得到每个中文字符出现的次数。

scala学生信息管理系统计算平均分

假设你已经将学生的信息存储在了一个数组中,每个学生的信息包括姓名、年龄和考试成绩。你可以使用 Scala 的高阶函数 `map` 和 `reduce` 来计算平均分。 首先,使用 `map` 函数将每个学生的成绩提取出来,组成一个新的数组。然后,使用 `reduce` 函数计算这个数组中所有成绩的总和,最后除以学生人数即可得到平均分。 下面是示例代码: ```scala case class Student(name: String, age: Int, score: Double) val students = Array( Student("Alice", 20, 85.0), Student("Bob", 21, 90.0), Student("Charlie", 19, 75.0), Student("David", 22, 80.0) ) val scores = students.map(_.score) val totalScore = scores.reduce(_ + _) val averageScore = totalScore / students.length println(s"The average score is $averageScore") ``` 输出结果为: ``` The average score is 82.5 ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

scala 操作RDD的代码分析实例

该文档是本人对实时流数据分析的scala代码的详细解析,具有一定RDD了解,scala基础
recommend-type

Scala 操作Redis使用连接池工具类RedisUtil

主要介绍了Scala 操作Redis使用连接池工具类RedisUtil,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

使用Scala生成随机数的方法示例

主要介绍了使用Scala生成随机数的方法示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

scala 读取txt文件的方法示例

主要介绍了scala 读取txt文件的方法示例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

Jupyter notebook运行Spark+Scala教程

主要介绍了Jupyter notebook运行Spark+Scala教程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

2. 通过python绘制y=e-xsin(2πx)图像

可以使用matplotlib库来绘制这个函数的图像。以下是一段示例代码: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def func(x): return np.exp(-x) * np.sin(2 * np.pi * x) x = np.linspace(0, 5, 500) y = func(x) plt.plot(x, y) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('y = e^{-x} sin(2πx)') plt.show() ``` 运行这段
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。