统计每个班级的平均分。 score_rdd = sc.parallelize([(1, 90), (2, 80), (1, 85), (2, 75), (1, 95)])

可以使用 Spark 的 map-reduce 操作来实现。首先，对 RDD 进行 map 操作，将每个元素的键（即班级编号）作为 key，将每个元素的值（即分数）作为 value。然后，对这些键值对进行 reduceByKey 操作，计算每个班级的总分和学生人数，最后对每个班级的总分除以学生人数得到平均分。

代码如下：

score_rdd = sc.parallelize([(1, 90), (2, 80), (1, 85), (2, 75), (1, 95)])

# 计算每个班级的总分和学生人数
class_total = score_rdd.map(lambda x: (x[0], (x[1], 1))) \
                       .reduceByKey(lambda x, y: (x[0] + y[0], x[1] + y[1]))

# 计算每个班级的平均分
class_avg = class_total.map(lambda x: (x[0], x[1][0] / x[1][1]))

# 输出结果
print(class_avg.collect())

输出结果为：

[(2, 77.5), (1, 90.0)]

表示第 1 个班级的平均分为 90 分，第 2 个班级的平均分为 77.5 分。

相关问题

请使用自定义分区器，将sc,parallelize(1 to 100,5)重新分为四组，能够被2、3、5整除的各分为一组，不能整除的一组，并将结果保存在HDFS中，保存路径为/FinalExam/parti_RDD。

n, int m) {
FILE *fp;
fp = fopen("students.txt", "w");
if (fp == NULL) {
printf("文件打开失败！");
return;
}

fprintf(fp, "%d %d\n", n, m);
好的，下面是使用自定义分区器将RDD重新分区，并将结果保存到HDFS的Scala代码：

        fprintf(fp, "%d %s ", students[i].id,scala
import org.apache.spark.Partitioner
import org.apache.spark.rdd.RDD

// 自定义分区器
class MyPartitioner students[i].name);
        for (int j = 0; j < m; j++) {
            fprintf(fp, "%d ", students(numParts: Int) extends Partitioner {
  override def numPartitions: Int = numParts

  override def getPartition(key: Any[i].score[j]);
        }
        fprintf(fp, "\n");
    }

    fclose(fp);
}

// 从文件中读取学): Int = {
    val k = key.asInstanceOf[Int]
    if (k % 2 == 0 && k % 3 == 0 && k % 5 == 0) {
      0
    } else {
      1
    }
  }

  override生信息
void read_students_from_file(Student *students, int *n, int *m) {
    FILE *fp;
    fp = fopen("students.txt", "r");
    if (fp == NULL) {
        printf("文件打开失败！");
        return;
    def equals(other: Any): Boolean = other match {
    case myPartitioner: MyPartitioner =>
      myPartitioner.numPartitions == }

    fscanf(fp, "%d %d", n, m);
    for (int i = 0; i < *n; i numPartitions
    case _ =>
      false
  }
}

// 创建RDD
val rdd: RDD[Int] = sc.parallelize(1 to 100, 5)

// 使用自定义分区器重新分区
val partitionedRDD = rdd.partitionBy++) {
        fscanf(fp, "%d %s", &students[i].id, students[i].name);
        for (int j = 0; j < *m; j++) {
            fscanf(fp, "%d", &students[i].score[j]);
            students[i].total(new MyPartitioner(2))

// 将结果保存到HDFS
partitionedRDD.saveAsTextFile("/FinalExam/parti_RDD_score += students[i].score[j];
        }
        students[i].avg_score = students[i].total_score / (float)(*m);
   ")

这段代码中，我们定义了一个自定义的分区器`MyPartitioner`，它将能够被 }

fclose(fp);
}

这个程序实现了您所要求的所有功能，您可以根据需要进行修改2、3、5整除的数分为一组，不能整除的数分为一组，共分为两组。同时，程序也进行了异常处理，可以检查用户输入数据的有效性，在用户输入数据有错误或无效。然后我们创建了一个RDD，使用`parallelize`方法将1到100的数据分成5个分区。接时，不会中断程序的执行，程序具有一定的健壮性。

用Scala语言实现一个程序，根据给定的内容创建键值对 RDD 列表（内容如下），用于存储学生各科成绩，并完成以下操作： 统计每个学科的平均分和最高分。 输出每个学科的平均分和最高分，并且输出标识出学科、平均分、及总分，各输出字段之间采用 \t 作为分隔符。其中平均分保留两位小数（四舍五入），输出格式可以参考下方示例。 键值对 RDD 列表内容如下： ("Math", 85) ("Science", 92) ("Math", 78) ("English", 88) ("Science", 95) ("Math", 90) ("English", 95) ("Science", 80) ("English", 92)

好的，以下是实现该功能的Scala代码：

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

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

    val data = List(("Math", 85), ("Science", 92), ("Math", 78), ("English", 88),
                    ("Science", 95), ("Math", 90), ("English", 95), ("Science", 80))

    // 创建键值对 RDD 列表
    val scores = sc.parallelize(data)

    // 统计每个学科的平均分和最高分
    val avgScores = scores.groupByKey().mapValues(values => {
      val maxScore = values.max
      val avgScore = values.sum.toDouble / values.size * 100
      (maxScore, (avgScore.round / 100.0))
    })

    // 输出每个学科的平均分和最高分
    avgScores.foreach(score => {
      val subject = score._1
      val maxScore = score._2._1
      val avgScore = score._2._2
      val totalScore = score._2._2 * 100
      println(s"$subject\t$maxScore\t$avgScore\t$totalScore")
    })

    sc.stop()
  }
}

该程序首先将指定内容的数据转换成一个键值对 RDD 列表，然后对每个键（即学科）进行分组，统计出每个学科的平均分和最高分，最后输出结果。注意，输出中使用制表符 `\t` 作为字段之间的间隔符，平均分保留两位小数（四舍五入）。

如果想要运行该程序，只需要将以上代码保存到一个名为 `StudentScore.scala` 的文件中，然后使用 Spark 编译器进行编译和运行即可：

$ spark-submit --class StudentScore StudentScore.jar

执行成功后，会在控制台输出每个学科的统计结果。