使用spark 怎么做
时间: 2023-10-22 14:23:11 浏览: 54
使用 Spark 实现这个需求,您可以按照以下步骤进行:
1. 加载三个表到 Spark DataFrame 中:
```python
score_df = spark.read.format("jdbc").options(
url="jdbc:mysql://localhost:3306/your_database_name",
driver="com.mysql.jdbc.Driver",
dbtable="score",
user="your_username",
password="your_password").load()
course_df = spark.read.format("jdbc").options(
url="jdbc:mysql://localhost:3306/your_database_name",
driver="com.mysql.jdbc.Driver",
dbtable="course",
user="your_username",
password="your_password").load()
teacher_df = spark.read.format("jdbc").options(
url="jdbc:mysql://localhost:3306/your_database_name",
driver="com.mysql.jdbc.Driver",
dbtable="teacher",
user="your_username",
password="your_password").load()
```
这里假设您的数据是存储在 MySQL 数据库中,您需要将 `your_database_name`、`your_username`、`your_password` 替换为实际的数据库名、用户名和密码。
2. 将三个 DataFrame 进行关联:
```python
result_df = score_df.join(course_df, score_df.course_id == course_df.course_id) \
.join(teacher_df, course_df.teacher_id == teacher_df.teacher_id) \
.select(teacher_df.teacher_name, course_df.course_name, score_df.score)
```
这里使用了 Spark DataFrame 的 `join()` 方法进行关联,并使用 `select()` 方法选择需要的列。
3. 对结果进行处理或分析:
```python
# 统计每个老师所教课程的平均成绩
result_df.groupBy("teacher_name", "course_name").avg("score").show()
```
这里使用了 Spark DataFrame 的 `groupBy()` 和 `avg()` 方法对结果进行统计和分析,您可以根据需要进行调整和扩展。
总的来说,使用 Spark 实现这个需求可以大大提高数据处理效率和灵活性,适用于大规模数据处理和复杂分析场景。