spark 窗口函数row_number练习以及用spark core实现

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Spark是一个开源的分布式计算引擎，可以用于数据处理、大数据分析等领域。而Spark Core是其中的一个核心组件，用于管理任务调度、内存管理、错误恢复等功能。而窗口函数row_number是一种用于在数据集中添加行号的函数，常用于排序、分组等场景下的数据处理。

在Spark中使用窗口函数row_number实现行号的方法如下：

1. 首先将数据集按照需要的方式进行排序或分组；

2. 然后使用窗口函数row_number()给每行数据添加行号；

3. 最后根据需要进行数据过滤、聚合等处理。

使用Spark Core实现窗口函数row_number，则需要先创建SparkContext对象，然后使用该对象创建RDD数据集，最后使用RDD的mapPartitionsWithIndex方法对每个分区数据进行处理，添加每行的行号。具体实现可以参考Spark官方文档和示例代码。

相关问题

请利用https://www.kaggle.com/datasets/whenamancodes/popular movies-datasets-58000-movies?resource=download 中包含文件：genome-tags.csv, links.csv, movies.csv, ratings.csv and tags.csv的数据，要求编程统计出不同体裁、年份的电影的数量，分析不同年代的哪种体裁的电影最多。可采用的组件有 MapReduce、HBase、 Hive、Spark core 和 Spark SQL 等；（HiveQL 与基于 Hive 的 Spark SQL 不能同时使用） 3、 相关数据文件必须上传到 HDFS 分布式文件系统上存储，数据处理分析结果需要打 印输出到屏幕上并且导出文件保存到 HDFS 上；（输出结果包含非常多条记录时，请只打印 前 10 条，但是导出到文件的记录须是完整的）

好的，我会根据您的要求进行编程统计。

首先，我们需要将数据文件上传到 HDFS 分布式文件系统上存储。假设我们已经将数据文件上传到了 HDFS 的 `/input` 目录下，接下来我们可以使用 Spark SQL 来分析数据。

以下是代码实现：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("PopularMoviesAnalysis") \
    .getOrCreate()

# 读取数据文件
movies_df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/input/movies.csv", header=True)
ratings_df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/input/ratings.csv", header=True)
tags_df = spark.read.csv("hdfs://localhost:9000/input/tags.csv", header=True)

# 注册为临时表
movies_df.createOrReplaceTempView("movies")
ratings_df.createOrReplaceTempView("ratings")
tags_df.createOrReplaceTempView("tags")

# 统计不同体裁、年份的电影数量
genre_count_df = spark.sql("""
    SELECT genres, SUBSTR(release_date, 1, 4) AS year, COUNT(*) AS count
    FROM movies
    GROUP BY genres, SUBSTR(release_date, 1, 4)
    ORDER BY year, count DESC
""")
genre_count_df.show(10)

# 分析不同年代的哪种体裁的电影最多
most_popular_genre_df = spark.sql("""
    SELECT year, genres, count
    FROM (
        SELECT year, genres, count, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY year ORDER BY count DESC) AS rank
        FROM (
            SELECT SUBSTR(release_date, 1, 4) AS year, genres, COUNT(*) AS count
            FROM movies
            GROUP BY SUBSTR(release_date, 1, 4), genres
        ) AS genre_count
    ) AS ranked_genre_count
    WHERE rank = 1
    ORDER BY year
""")
most_popular_genre_df.show(10)

# 导出结果到 HDFS
genre_count_df.write.csv("hdfs://localhost:9000/output/genre_count", header=True)
most_popular_genre_df.write.csv("hdfs://localhost:9000/output/most_popular_genre", header=True)

代码中，我们首先创建了一个 SparkSession 实例，然后读取了 `movies.csv`、`ratings.csv` 和 `tags.csv` 文件，并将它们注册为临时表。接着，我们使用 Spark SQL 统计不同体裁、年份的电影数量，并按照年份和数量的降序排序。最后，我们分析不同年代的哪种体裁的电影最多，并将结果导出到 HDFS 上。

运行上述代码后，将会输出前 10 条不同体裁、年份的电影数量和前 10 条不同年代的哪种体裁的电影最多的结果，并将结果保存到 HDFS 上的 `/output` 目录下。