自行车共享系统是租赁自行车的一种新模式,客户通过整个城市的自助服务终端网络实现自动获得会员资格、租赁和返还自行车,全过程无需他人的参与。自行车共享系统生成的数据明确记录了旅行的时间,出发地点,和到达地点。因此,自行车共享系统作为传感器网络,可用于研究城市中的移动性。 附件1:train.csv(共11个字段,5422条数据)给出了某共享单车2011年1月-2012年7月实际气象参数、天气、季节、假期等数据记录。主要包括以下内容: 列名 类型 说明 示例 id string 数据唯一标识 10886 datetime string 数据记录时间(s) 2011/12/1 00:00 season int 数据记录季度 1 holiday boolean 数据记录假期 0 workingday boolean 数据记录工作日 1 weather int 数据记录天气 3 temp float 温度(0.01℃) 10.66 humidity int 湿度 56 windspeed float 风速 26.0027 registered int 注册数量 10 count int 总数 13 附件2:weather列说明 Weather列数据 说明 1 晴朗,很少云,部分多云,部分多云 2 小雪,小雨+雷电+少云,小雨+少云 3 雾+多云,薄雾+少云,薄雾+少量云雾,雾 4 大雨+冰雹+雷电+雾,雪+雾 在HDFS上建立“/exam/学号”目录,将train.csv上传到hdfs中的“/exam/学号”目录中。 使用Spark RDD编程实现下面题目。 统计每天12:00-15:00时间段内的共享单车的使用总数。
时间: 2024-03-13 15:43:24 浏览: 23
好的,根据您的要求,我会为您解答问题。首先,我们需要读取train.csv文件中的数据并进行处理。代码如下:
```python
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: (x[1][:13], int(x[11])))
result = data.filter(lambda x: " 12:" <= x[0][-5:] <= " 15:").reduceByKey(lambda a, b: a+b)
result.saveAsTextFile("hdfs://localhost:9000/exam/学号/output")
```
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,并取出时间和总数两个字段。接着,我们对时间字段进行处理,只保留到小时级别,方便后续统计每天12:00-15:00时间段内的数据。最后,我们使用filter函数过滤出时间字段在12:00-15:00之间的数据,并使用reduceByKey函数统计每天总共使用的共享单车数量。最终结果将保存在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。