用spark RDD 代码 输出学生平均成绩段,60以下“不及格”,60以上“及格” ,数据可以自定义,输出格式:("zs","及格")
时间: 2023-06-14 16:03:07 浏览: 62
假设数据格式为 (学生姓名, 成绩),可以使用以下代码实现:
```python
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "average-score")
# 自定义数据
data = [("张三", 80), ("李四", 50), ("王五", 70), ("赵六", 90), ("钱七", 55)]
rdd = sc.parallelize(data)
# 计算平均成绩
average_score = rdd.mapValues(lambda score: "及格" if score >= 60 else "不及格").reduceByKey(lambda x, y: x)
# 输出结果
for name, score in average_score.collect():
print((name, score))
```
输出结果为:
```
('张三', '及格')
('李四', '不及格')
('王五', '及格')
('赵六', '及格')
('钱七', '不及格')
```
相关问题
用spark代码写一段RDD编程计算某位指定同学总成绩的平均分
好的,以下是使用Spark代码进行RDD编程计算某位指定同学总成绩的平均分的示例:
```python
from pyspark import SparkContext, SparkConf
# 创建SparkContext对象
conf = SparkConf().setAppName("CalculateAverageScore").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取包含所有同学成绩的文本文件,创建RDD对象
scores_rdd = sc.textFile("/path/to/scores/file.txt")
# 定义指定同学的名字
target_name = "张三"
# 使用filter算子过滤出指定同学的成绩记录
target_scores_rdd = scores_rdd.filter(lambda line: line.startswith(target_name))
# 使用map算子将所有成绩相加,得到总成绩
total_score = target_scores_rdd.flatMap(lambda line: line.split()[1:]).map(lambda score: int(score)).reduce(lambda a, b: a + b)
# 使用count算子统计指定同学的成绩记录数,得到科目数
num_subjects = target_scores_rdd.count()
# 计算平均分
avg_score = total_score / num_subjects
# 输出结果
print("指定同学{}的总成绩为{}分,平均分为{:.2f}分".format(target_name, total_score, avg_score))
```
在这个示例中,我们首先创建SparkContext对象,然后使用textFile方法读取包含所有同学成绩的文本文件并创建RDD对象。接着,我们定义指定同学的名字,并使用filter算子过滤出该同学的成绩记录。然后,我们使用flatMap和map算子将所有成绩相加并统计科目数,最后计算平均分。最终,我们输出指定同学的总成绩和平均分。
需要注意的是,这个示例中假定文本文件中每一行都是一个同学的成绩记录,格式为“姓名 成绩1 成绩2 … 成绩n”。如果实际情况不符合这个格式,需要根据实际情况修改代码。
希望这个示例能够帮到你!
spark输出rdd数据_spark基本RDD方法(Java版)
要输出RDD数据,可以使用以下几种方法:
1. 使用foreach()方法遍历RDD并输出每个元素,示例代码如下:
```java
JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList("hello", "world"));
rdd.foreach(str -> System.out.println(str));
```
2. 使用collect()方法将RDD中的所有元素收集到Driver端并输出,示例代码如下:
```java
JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList("hello", "world"));
List<String> results = rdd.collect();
for (String str : results) {
System.out.println(str);
}
```
3. 使用saveAsTextFile()方法将RDD保存到文件系统中,示例代码如下:
```java
JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList("hello", "world"));
rdd.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output/directory");
```
注意,这种方法会生成多个文件,因为RDD可能会被分成多个分区。
4. 使用saveAsObjectFile()方法将RDD序列化并保存到文件系统中,示例代码如下:
```java
JavaRDD<String> rdd = sc.parallelize(Arrays.asList("hello", "world"));
rdd.saveAsObjectFile("hdfs://path/to/output/directory");
```
这种方法生成的文件比较小,因为序列化后的数据比文本文件更紧凑。
希望这些方法能帮助到你输出RDD数据。