打开右侧代码文件窗口,在 Begin 至 End 区域补充代码,完成任务。 读取文件 /data/bigfiles/employee.txt 中的内容,实现从 RDD 转换得到 DataFrame,并按 id:1,name:Ella,age:36 的格式打印出 DataFrame 的所有数据。
时间: 2024-02-16 11:03:24 浏览: 43
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("read_employee").getOrCreate()
# 读取文件,创建 RDD
employee_rdd = spark.sparkContext.textFile("/data/bigfiles/employee.txt")
# 将 RDD 转换成 DataFrame
employee_df = employee_rdd.map(lambda x: x.split(",")).toDF(["id", "name", "age"])
# 打印数据
employee_df.filter("id=1 and name='Ella' and age=36").show()
```
注意,需要先创建 SparkSession 对象,然后使用这个对象来读取文件和创建 DataFrame。在这个例子中,我们先将 RDD 转换成一个包含三列的 DataFrame,然后使用 `filter` 函数过滤出符合条件的行,最后使用 `show` 函数打印出来。
相关问题
打开右侧代码文件窗口,在 Begin 至 End 区域补充代码,完成任务。 开始任务前,请先打开右侧命令行窗口,执行如下命令创建数据环境: bash /data/workspace/myshixun/env.sh 1.在 spark-shell 中读取 Linux 系统本地文件 /data/bigfiles/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result.txt 文件中。 2.在 spark-shell 中读取 HDFS 系统文件 /user/hadoop/test.txt,然后统计出文件的行数,将统计结果保存到 /root/result2.txt 文件中。 HDFS 通信端口:9000
很抱歉,我无法进行代码编写和命令执行的操作。但是,我可以提供相应的指导和帮助。
1. 读取本地文件并统计行数,将结果保存到本地文件
```
// 读取本地文件
val fileRDD = sc.textFile("file:/data/bigfiles/test.txt")
// 统计行数
val count = fileRDD.count()
// 将结果保存到本地文件
val filePath = "file:/root/result.txt"
val resultRDD = sc.parallelize(Seq(count.toString))
resultRDD.saveAsTextFile(filePath)
```
2. 读取HDFS文件并统计行数,将结果保存到本地文件
```
// 读取HDFS文件
val fileRDD = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/test.txt")
// 统计行数
val count = fileRDD.count()
// 将结果保存到本地文件
val filePath = "file:/root/result2.txt"
val resultRDD = sc.parallelize(Seq(count.toString))
resultRDD.saveAsTextFile(filePath)
```
需要注意的是,这些代码需要在Spark Shell中逐行执行,而不是作为一个完整的脚本执行。
打开右侧代码文件窗口,在 Begin 至 End 区域补充代码,完成任务。 使用 spark-shell 读取文件 /data/bigfiles/employee.json 中的内容,完成以下任务: 查询所有数据 查询所有数据,并去除重复的数据 查询所有数据,打印时去除 id 字段 筛选 age>20 的记录 将数据按 name 分组 将数据按 name 升序排列 取出前 3 行数据 查询所有记录的 name 列,并为其取别名为 username 查询年龄 age 的平均值 查询年龄 age 的最小值
好的,我已经明白你的问题了。下面是代码实现:
1. 查询所有数据
```scala
val employee = spark.read.json("/data/bigfiles/employee.json")
employee.show()
```
2. 查询所有数据,并去除重复的数据
```scala
val employee = spark.read.json("/data/bigfiles/employee.json")
employee.distinct().show()
```
3. 查询所有数据,打印时去除 id 字段
```scala
val employee = spark.read.json("/data/bigfiles/employee.json")
employee.drop("id").show()
```
4. 筛选 age>20 的记录
```scala
val employee = spark.read.json("/data/bigfiles/employee.json")
employee.filter("age > 20").show()
```
5. 将数据按 name 分组
```scala
val employee = spark.read.json("/data/bigfiles/employee.json")
employee.groupBy("name").count().show()
```
6. 将数据按 name 升序排列
```scala
val employee = spark.read.json("/data/bigfiles/employee.json")
employee.orderBy("name").show()
```
7. 取出前 3 行数据
```scala
val employee = spark.read.json("/data/bigfiles/employee.json")
employee.limit(3).show()
```
8. 查询所有记录的 name 列,并为其取别名为 username
```scala
val employee = spark.read.json("/data/bigfiles/employee.json")
employee.selectExpr("name as username").show()
```
9. 查询年龄 age 的平均值
```scala
val employee = spark.read.json("/data/bigfiles/employee.json")
employee.agg(avg("age")).show()
```
10. 查询年龄 age 的最小值
```scala
val employee = spark.read.json("/data/bigfiles/employee.json")
employee.agg(min("age")).show()
```