from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext from pyspark.sql.types import Row from pyspark.sql.types import StructType from pyspark.sql.types import StructField from pyspark.sql.types import StringType from pyspark.sql.types import IntegerType if __name__ == "__main__": sc = SparkContext( 'local', 'test') spark=SQLContext(sc) jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123").load() jdbcDF.filter(jdbcDF.age>20).collect()//检测是否连接成功 studentRDD = sc.parallelize(["3 Mary F 26","4 Tom M 23"]).map(lambda line : line.split(" ")) schema = StructType([StructField("id",IntegerType(),True),StructField("name", StringType(), True),StructField("gender", StringType(), True),StructField("age",IntegerType(), True)]) rowRDD = studentRDD.map(lambda p : Row(int(p[0]),p[1].strip(), p[2].strip(),int(p[3]))) employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) prop = {} prop['user'] = 'root' prop['password'] = '123' prop['driver'] = "com.mysql.jdbc.Driver" employeeDF.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest",'employee','append', prop) jdbcDF.collect() jdbcDF.agg({"age": "max"}).show() jdbcDF.agg({"age": "sum"}).show()

这段代码使用了PySpark连接MySQL数据库，并进行了一些基本的数据读取、过滤、写入和聚合操作。

首先，通过SparkContext和SQLContext创建了一个SparkSession，然后使用Spark的JDBC连接器读取MySQL数据库中的employee表格数据，并使用filter()方法过滤出年龄大于20岁的员工数据。接着，使用parallelize()和map()方法创建了一个包含两个学生信息的RDD，并使用createDataFrame()方法将其转换为DataFrame。最后，使用write.jdbc()方法将DataFrame中的数据写入到MySQL数据库的employee表格中，并使用agg()方法进行了最大值和求和的聚合操作。

需要注意的是，这段代码中的数据库连接信息和账户信息需要根据实际情况进行修改，以保证连接成功。另外，如果要使用JDBC连接器进行数据读写操作，还需要将相应的JDBC驱动程序添加到classpath中。

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package org.zkpk.lab import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext object sale_drug { case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String ,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile("/home/zkpk/saledata.txt") // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toString, arr(3).toInt, arr(4).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productName","money") nameMoneyDF.show()加入处理缺失值

如果你需要在你的数据中处理缺失值，可以使用 Spark SQL 中的 `na` 方法来处理 null 或 NaN 值。下面是一些处理缺失值的示例代码：

1. 过滤掉包含缺失值的行或列

   val filteredDF = df.na.drop()  // 过滤掉包含 null 或 NaN 的行
   val filteredDF = df.na.drop(Array("columnName"))  // 过滤掉指定列包含 null 或 NaN 的行

2. 填充缺失值

   val filledDF = df.na.fill(0)  // 将所有 null 或 NaN 填充为 0
   val filledDF = df.na.fill(Map("columnName" -> 0, "otherColumnName" -> "unknown"))  // 将指定列的 null 或 NaN 填充为指定值

3. 替换缺失值

   val replacedDF = df.na.replace("columnName", Map(null -> "unknown", "" -> "unknown"))  // 将某列的 null 或空字符串替换为指定值

以上是一些常用的缺失值处理方法，你可以根据具体业务需求选择合适的方法。注意，在处理缺失值时，应该特别注意数据的含义和特性，以免对数据造成误解和错误分析。

import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext class Sale { } object Sale { case class Sale(cardId:String,productId:Int,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile(args(0)) // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0), arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productId","money","quantity") nameMoneyDF.show(5) val totalSales = nameMoneyDF.groupBy("productId").sum("quantity") totalSales.show(5) // calculate total sales quantity and revenue } }帮我统计购买最多的前五个客户

很抱歉，这段代码并没有统计客户相关信息，只有销售商品相关信息。如果你想要统计购买最多的前五个客户，你需要有客户相关的数据。

你需要一个客户数据集，然后根据客户ID和购买数量进行分组和聚合操作。以下是伪代码，可以帮助你进行相关的操作：

// load customer data
val customerData = sc.textFile("path/to/customer/data")
// parse customer data
val customerRDD: RDD[Customer] = customerData.map(line => line.split(" ")).map(arr => Customer(arr(0), arr(1)))
// load sales data
val salesData = sc.textFile("path/to/sales/data")
// parse sales data
val salesRDD: RDD[Sale] = salesData.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0), arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toDouble))
// join customer and sales data by cardId
val customerSalesRDD = customerRDD.join(salesRDD, "cardId")
// calculate total sales quantity and revenue by customer
val customerSales = customerSalesRDD.groupBy("customerId").agg(sum("quantity").as("totalQuantity"), sum("money").as("totalMoney"))
// sort by totalQuantity in descending order
val topCustomers = customerSales.orderBy(desc("totalQuantity")).limit(5)
// show top 5 customers
topCustomers.show()

注意，这只是伪代码，具体实现可能需要根据你的数据集和需求进行调整。