编写Spark独立应用程序实现求文本数据各种类型的平均值
时间: 2024-05-06 07:15:28 浏览: 95
使用IDEA编写SparkSql自定义聚合函数——强类型Dataset(求平均值)
实现求文本数据各种类型的平均值可以分为以下几个步骤:
1. 读取文本数据并转换成RDD
2. 对每一行数据进行切分,提取出需要求平均值的字段
3. 将每个字段的值转换成对应的数据类型
4. 对同一类型的数据进行求和,并统计数量
5. 计算每种类型的平均值
下面是一个基于Spark独立应用程序的示例代码:
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object TextDataAverage {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("TextDataAverage")
val sc = new SparkContext(conf)
// 读取文本数据并转换成RDD
val data = sc.textFile("textdata.txt")
// 对每一行数据进行切分,提取出需要求平均值的字段
val fields = data.map(line => line.split(","))
// 将每个字段的值转换成对应的数据类型
val intFields = fields.map(field => field(0).toInt)
val doubleFields = fields.map(field => field(1).toDouble)
// 对同一类型的数据进行求和,并统计数量
val intSumCount = intFields.aggregate((0, 0))(
(acc, value) => (acc._1 + value, acc._2 + 1),
(acc1, acc2) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)
)
val doubleSumCount = doubleFields.aggregate((0.0, 0))(
(acc, value) => (acc._1 + value, acc._2 + 1),
(acc1, acc2) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)
)
// 计算每种类型的平均值
val intAvg = intSumCount._1.toDouble / intSumCount._2
val doubleAvg = doubleSumCount._1 / doubleSumCount._2
// 输出结果
println(s"Int average: $intAvg")
println(s"Double average: $doubleAvg")
sc.stop()
}
}
```
其中,`textdata.txt` 是包含文本数据的文件,每行数据格式为 `int,double,text`,例如:
```
1,1.1,foo
2,2.2,bar
3,3.3,baz
```
这个示例中,我们假设需要求 `int` 和 `double` 两种类型数据的平均值。首先我们读取数据并转换成RDD,然后对每一行数据进行切分,提取出 `int` 和 `double` 字段。接着将每个字段的值转换成对应的数据类型。最后,对同一类型的数据进行求和,并统计数量,计算平均值。最终输出结果。
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