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")

假设数据格式为 (学生姓名, 成绩)，可以使用以下代码实现：

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java语言实现Spark RDD 计算平均成绩

在Java中，我们可以使用Apache Spark API来操作Resilient Distributed Dataset (RDD)，这是一种弹性分布式数据集，非常适合大数据处理。假设我们有一个存储学生成绩的RDD，每个元素是一个包含学生ID和分数的元组，我们可以按照以下步骤计算平均成绩：

import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import scala.Tuple2;

// 假设rddScores是一个包含学生ID和成绩的JavaPairRDD
JavaPairRDD<String, Integer> rddScores = ... // 从源头获取或创建

// 提取分数字段为单独的JavaRDD
JavaRDD<Integer> scoresRdd = rddScores.values();

// 使用reduce函数计算总分，然后除以人数得到平均值
double averageScore = scoresRdd.reduce((a, b) -> a + b) / scoresRdd.count();

System.out.println("Average score is: " + averageScore);

在这个例子中，`reduce`函数用于累加所有分数，然后`count`方法返回参与计算的分数数，最后将总分除以数目得到平均值。

spark rdd统计数据

Spark RDD是一种弹性分布式数据集，它是Spark中最基本的抽象概念之一。RDD可以看作是一个不可变的分布式对象集合，它可以被分区并在集群中进行并行处理。在Spark中，RDD是一种基本的数据结构，可以用来进行各种数据处理操作，如过滤、映射、聚合等。下面是一些统计数据的方法：
1. count()：返回RDD中元素的个数。
2. first()：返回RDD中的第一个元素。
3. take(n)：返回RDD中前n个元素。
4. reduce(func)：使用指定的二元运算符func对RDD中的元素进行聚合。
5. aggregate(zeroValue)(seqOp, combOp)：使用指定的初始值zeroValue和两个二元运算符seqOp和combOp对RDD中的元素进行聚合。
6. foreach(func)：对RDD中的每个元素应用指定的函数func。
7. max()：返回RDD中的最大元素。
8. min()：返回RDD中的最小元素。
9. mean()：返回RDD中元素的平均值。
10. variance()：返回RDD中元素的方差。
11. stdev()：返回RDD中元素的标准差。

下面是一个例子，展示如何使用RDD进行统计数据：
val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
val count = rdd.count()
val sum = rdd.reduce(_ + _)
val mean = sum / count
val max = rdd.max()
val min = rdd.min()
val variance = rdd.map(x => math.pow(x - mean, 2)).reduce(_ + _) / count
val stdev = math.sqrt(variance)