给出以下代码注释：from pyspark import SparkContext sc = SparkContext (' local ',' avgscore ') lines1= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Algorithm.txt")lines2= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Database.txt")lines3= sc . textFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/Python.txt") lines =lines1.union(lines2). union (lines3) data = lines . map ( lambda x : x . split ("")). map ( lambda x :( x [0],( int ( x [1]),1))) res = data . reduceByKey ( lambda x , y :( x [ O ]+ y [ O ], x [1]+ y [1])) result = res . map ( lambda x :( x [ O ], round ( x [1][ O ]/ x [1][1],2))) result . repartition (1). saveAsTextFile ("file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/result")

时间: 2024-01-27 22:02:54 浏览: 96
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Spark——SparkContext简单分析1

这段代码使用 PySpark 来计算三个文件中的每个单词的平均分数，并将结果保存到一个文本文件中。具体注释如下： 1. 导入 PySpark 中的 SparkContext 模块 2. 创建一个名为 "avgscore" 的 SparkContext，使用本地模式运行 3. 读取三个文本文件 Algorithm.txt、Database.txt 和 Python.txt 的内容，并将它们合并为一个 RDD（弹性分布式数据集） 4. 对合并后的 RDD 进行两次映射，第一次将每个单词分割成一个列表，第二次将每个单词转换为一个键值对，其中键为单词本身，值为一个元组，元组的第一个值为该单词的分数，第二个值为 1 5. 按照单词作为键进行 reduceByKey 操作，将相同单词的分数相加并统计它们的个数 6. 将每个单词的总分数除以它们的个数，得到每个单词的平均分数 7. 对结果进行 repartition 操作，将结果保存到一个文本文件中。
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for i = 1:length(people) sumScore = sumScore + people(i).scores.math + people(i).scores.english; end avgScore = sumScore / (2 * length(people)); end 结构体的动态字段： 在MATLAB中，结构体的...
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分布式作业3：使用uDDS之客户端

请下载uDDS试用版（Windows版，请注意... Float avgScore;  String ID1;  String ID2;  String ID3; }; Client向Server传输成绩的主题名为“tpc_Grade”，Server向Client传输平均成绩的主题名为“tpc_AvgGrade”。

/usr/local/spark/mycode/avgscore/src/main/scala/avgscore.scala:1:12: object apache is not a member of package org

根据提供的引用内容，这个错误提示表明在文件/usr/local/spark/mycode/avgscore/src/main/scala/avgscore.scala的第1行第12个字符处，org包中没有apache对象。这可能是由于缺少相关的依赖库或者包名拼写错误导致的。...

with open('./score.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() scores = [] for line in lines: scorelist = line.strip().split(',')[1:] scoreint = [int(score) for score in scorelist] scores.append(scoreint) for i in range(3): playerscore = [] for grade in scores: playerscore.append(grade[i]) maxplayerscore = max(playerscore) minplayerscore = min(playerscore) playerscore.remove(maxplayerscore) playerscore.remove(minplayerscore) avgscore = sum(playerscore) / len(playerscore) chosenone=max(avgscore) print(chosenone)

这段代码中有语法错误，需要先对代码进行修正。以下是修正后的代码： python with open('./score.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() scores = [] for line in lines: scorelist = line.strip().split...

public List<IndustryRanking> creditScore(String custId, String queryType) { List<IndustryRanking> scoreIndustryRanking = new ArrayList<>(); int avgScore = 0; List<AfterLoanQuotaTreeEntity> afterLoanQuotaTreeEntities = tbCustPropertyDao.selectRulesType(201); for (AfterLoanQuotaTreeEntity afterLoanQuotaTreeEntity : afterLoanQuotaTreeEntities) { List<Integer> qutokeyList = tbCustPropertyDao.selectGetqutokeyList(afterLoanQuotaTreeEntity.getQuotaKey(), "201"); IndustryRanking ins = tbCustPropertyDao.creditScore(custId, afterLoanQuotaTreeEntity.getQuotaKey(), qutokeyList); String ranking = ins.getName(); ins.setName(tbCustPropertyDao.selectTypeName(ranking)); avgScore += Integer.parseInt(ins.getScore().replace("-", "")); scoreIndustryRanking.add(ins); } for (IndustryRanking ranking : scoreIndustryRanking) { int anInt = Integer.parseInt(ranking.getScore().replace("-", "")); DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00"); String format = df.format((float) anInt / avgScore * 100) + "%"; ranking.setProportion(format); } return scoreIndustryRanking; }优化代码

要优化这段代码，可以考虑以下几点： 1. 减少数据库查询次数：可以将数据库查询的结果缓存起来，避免重复查询。例如，将tbCustPropertyDao.selectTypeName(ranking)的结果缓存起来。 2. 使用StringBuilder拼接...

public class AvgScore extends Configured implements Tool{ @Override public int run(String[] args) throws Exception { if(args.length!=3){ System.err.println("demo.AvgScore <input> <output> <splitter>"); System.exit(-1); } Configuration conf=getMyConfiguration(); conf.set("SPLITTER", args[2]); Job job=Job.getInstance(conf, "avgScore"); job.setJarByClass(AvgScore.class); job.setMapperClass(AvgScoreMapper.class); job.setReducerClass(AvgScoreReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileSystem.get(conf).delete(new Path(args[1]), true); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); return job.waitForCompletion(true)?-1:1; } public static void main(String[] args) { String[] myArgs={ "/user/root/score", "/user/root/avgscore", "," }; try { ToolRunner.run(getMyConfiguration(), new AvgScore(), myArgs); } catch (Exception e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); } } public static Configuration getMyConfiguration(){ //声明配置 Configuration conf = new Configuration(); conf.setBoolean("mapreduce.app-submission.cross-platform",true); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:8020");// 指定namenode conf.set("mapreduce.framework.name","yarn"); // 指定使用yarn框架 String resourcenode="master"; conf.set("yarn.resourcemanager.address", resourcenode+":8032"); // 指定resourcemanager conf.set("yarn.resourcemanager.scheduler.address",resourcenode+":8030");// 指定资源分配器 conf.set("mapreduce.jobhistory.address",resourcenode+":10020"); conf.set("mapreduce.job.jar",JarUtil.jar(AvgScore.class)); return conf; } }对这段代码进行解释

这段代码是一个使用 Hadoop MapReduce 实现的计算平均分数的程序。它包括一个继承了 Configured 类和实现了 Tool 接口的 AvgScore 类，其中实现了 run() 方法和 main() 方法。 在 run() 方法中，首先检查输入参数的...

import java.util.Scanner; public class EX1 { public static void main(String[] args) { int[] scores = new int[6]; Scanner scanner = new Scanner(System.in);for (int i = 0; i < scores.length; i++) { System.out.print("请输入第" + (i+1) + "个评委的分数："); scores[i] = scanner.nextInt(); } // 3.由于6个评委打分，所以，接收评委分数的操作，用循环改进。 // 4.定义方法实验获取数组中的最高分（数组最大值）调用方法。 int maxScore = getMaxScore(scores); // 5.定义方法实验获取数组中的最低分（数组最小值）调用方法。 int minScore = getMinScore(scores); // 6.定义方法实验获取数组中的所有元素的和（数组元素求和），调用方法。 int sumScore = getSumScore(scores); // 7.按照计算规则进行计算得到平均分。 int avgScore = (sumScore - maxScore - minScore) / 4; System.out.println("选手的最终得分为：" + avgScore); }不能解决符号Scanner

对不起，我之前的回答中确实忘记了在开头 import Scanner。你需要在代码开头加上这一句：import java.util.Scanner;，这样就可以使用 Scanner 类了。 完整代码如下： java import java.util.Scanner; public...

create view V_StudAvgScore1 as select student.sno StudNo,sname StudName, avg(grade) AvgScore,sum(grade) SumScore,max(grade) MaxScore,min(grade) MinScore,count(sc.cno ) CountCourse from student inner join sc on student.sno=sc.sno group by sc.sno,student.sname,student.sno;

这是一个 SQL 语句，用于创建一个名为 V_StudAvgScore1 的视图。这个视图的作用是查询每个学生的平均成绩、总成绩、最高成绩、最低成绩以及选修课程数量。它基于两个表：student 和 sc。其中 student 表包含学生的...

select tmp.*,row_number()over(order by tmp.avgScore desc) Ranking from (select student.s_id, student.s_name, round(avg(score.s_score),2) as avgScore from student join score on student.s_id=score.s_id group by student.s_id,student.s_name)tmp order by avgScore desc; 全面解析

具体来说，这条语句分为以下几个部分： 1. select 子句：选择要查询的字段和计算平均值的表达式。 select student.s_id, student.s_name, round(avg(score.s_score),2) as avgScore 这里选择了三个...

package indi.wrenn.studentsystem.bean; //分析结果类 public class AnalyzeResult { private String studentId; //学生学号 private String studentName; //学生姓名 private String sumScore; //学生总成绩 private String avgScore; //学生平均成绩 public String getStudentId() { return studentId; } public void setStudentId(String studentId) { this.studentId = studentId; } public String getStudentName() { return studentName; } public void setStudentName(String studentName) { this.studentName = studentName; } public String getSumScore() { return sumScore; } public void setSumScore(String sumScore) { this.sumScore = sumScore; } public String getAvgScore() { return avgScore; } public void setAvgScore(String avgScore) { this.avgScore = avgScore; } }是封装数据模型对象吗？不是的话请分析代码

是的，这是一个封装数据模型对象，用于存储学生的成绩分析结果。该类有四个属性：学生学号、学生姓名、总成绩和平均成绩，以及对应的getter和setter方法。这些属性和方法用于封装和访问学生的成绩分析结果。...

为何这段代码会复制每一行，导致结果增加呢：select distinct s_name,student.s_id,avg(s_score) over(partition by s_name) avgscore from student left join score on student.s_id=score.s_id

这段代码中的结果行数增加的原因是使用了窗口函数（Window Function）avg(s_score) over(partition by s_name)。窗口函数在每一行上执行聚合操作并生成结果，而不是简单地对整个查询结果进行聚合。 在你的代码中...

要求：（1）班级共 10 人，计算平均分时可以根据全部人数或者实际参加考试人数计算。 （2）完成 avgScore()函数。 01 #demo0503.py 02 def avgScore(scores,n=10): 03 …… …… 07 #主程序 08 scores=[90,88,76,45,77,95,66,88,91] 09 print("按班级人数计算的平均值：{:.2f}".format(avgScore(scores))) 10 print("按考试人数计算的平均值：{:.2f}".format(avgScore(scores,len (scores)))) 提示：（1）定义函数 avgScore()时，参数 n 为默认参数，其默认值为 10。在调用函数 avgScore() 时，如果没有传入 n 的实参，则 n 取默认值；如果传入 n 的实参，则函数会使用传递给 n 的新值。 （2）函数 avgScore()用于计算考试成绩的平均分，接收列表类型的参数 scores，遍历列 表 scores，计算元素的累加和 s，返回 s/n 的值。

可以按照以下方式编写 avgScore() 函数： python def avgScore(scores, n=10): s = sum(scores) return s/n 然后在主程序中调用该函数，如下所示： python scores=[90,88,76,45,77,95,66,88,91] ...

select a.s_id,tmp1.s_score as chinese,tmp2.s_score as math,tmp3.s_score as english, round(avg (a.s_score),2) as avgScore from score a left join (select s_id,s_score from score s1 where c_id='01')tmp1 on tmp1.s_id=a.s_id left join (select s_id,s_score from score s2 where c_id='02')tmp2 on tmp2.s_id=a.s_id left join (select s_id,s_score from score s3 where c_id='03')tmp3 on tmp3.s_id=a.s_id group by a.s_id,tmp1.s_score,tmp2.s_score,tmp3.s_score order by avgScore desc;

1. select a.s_id, tmp1.s_score as chinese, tmp2.s_score as math, tmp3.s_score as english, round(avg(a.s_score), 2) as avgScore: 选择要查询的字段，其中 a.s_id 表示学生 ID，tmp1.s_score 表示语文...

编写函数，计算某班级学生考试的平均分。 要求：（1）班级共10人，计算平均分时可以根据全部人数或者实际参加考试人数计算。 （2）完成avgScore()函数。 01 #demo0503.py 02 def avgScore(scores,n=10): 03 …… …… 07 #主程序 08 scores=[90,88,76,45,77,95,66,88,91] 09 print("按班级人数计算的平均值：{:.2f}".format(avgScore(scores))) 10 print("按考试人数计算的平均值：{:.2f}".format(avgScore(scores,len (scores)))) 提示：（1）定义函数avgScore()时，参数n为默认参数，其默认值为10。在调用函数avgScore() 时，如果没有传入 n 的实参，则 n 取默认值；如果传入 n 的实参，则函数会使用传递给 n的新值。 （2）函数 avgScore()用于计算考试成绩的平均分，接收列表类型的参数 scores，遍历列表scores，计算元素的累加和s，返回s/n的值。

好的，以下是代码实现： python def avgScore(scores, n=10): s = sum(scores) return s/n # 主程序 scores = [90, 88, 76, 45, 77, 95, 66, 88, 91] print("按班级人数计算的平均值：{:.2f}".format...

def beam_decode(decoder, decoder_hidden, encoder_outputs, voc, beam_size, max_length=MAX_LENGTH): terminal_sentences, prev_top_sentences, next_top_sentences = [], [], [] prev_top_sentences.append(Sentence(decoder_hidden)) for i in range(max_length): for sentence in prev_top_sentences: decoder_input = torch.LongTensor([[sentence.last_idx]]) decoder_input = decoder_input.to(device) decoder_hidden = sentence.decoder_hidden decoder_output, decoder_hidden, _ = decoder( decoder_input, decoder_hidden, encoder_outputs ) topv, topi = decoder_output.topk(beam_size) term, top = sentence.addTopk(topi, topv, decoder_hidden, beam_size, voc) terminal_sentences.extend(term) next_top_sentences.extend(top) next_top_sentences.sort(key=lambda s: s.avgScore(), reverse=True) prev_top_sentences = next_top_sentences[:beam_size] next_top_sentences = [] terminal_sentences += [sentence.toWordScore(voc) for sentence in prev_top_sentences] terminal_sentences.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) n = min(len(terminal_sentences), 15) return terminal_sentences[:n]

这段代码实现了一个 beam search 解码函数 beam_decode，用于在序列到序列模型中生成输出序列。下面是对该函数的解释： - beam_decode 函数接受以下参数： - decoder：解码器模型 - decoder_hidden：解码...

#include<iostream> #include<string> using namespace std; class TStudent { private: string id; string name; int score[3]; int totalScore; public: void Init(string id, string name, int score1,int score2, int score3) { this->id = id; this->name = name; this->score[0] = score1; this->score[1] = score2; this->score[2] = score3; this->totalScore = score1 + score2 + score3; } void show_st() { cout << "学生ID：" << id << endl; cout << "学生姓名：" << name << endl; cout << "三门学科成绩：" << score[0] << "," << score[1] << "," << score[2] << endl; cout << "总成绩：" << totalScore << endl; } int* Getscore() { return score; } }; int main() { TStudent students[5]; string id, name; int score1, score2, score3; for (int i = 0; i < 5; i++) { cout << "请输入第" << i + 1 << "个学生的信息：" << endl; cout << "学生ID："; cin >> id; cout << "学生姓名："; cin >> name; cout << "三门学科成绩："; cin >> score1 >> score2 >> score3; students[i].Init(id, name, score1, score2, score3); } int totalSocre[3] = { 0 }; for (int i = 0; i < 5; i++) { int* score = students[i].Getscore(); totalScore[0] += score[0]; totalScore[1] += score[1]; totalScore[2] += score[2]; } double avgscore[3] = { 0 }; for (int i = 0; i < 3; i++) { avgscore[i] = totalScore[i] / 5.0; } for (int i = 0; i < 5; i++) { students[i].show_st(); } cout << "三门课程的平均成绩：" << avgscore[0] << " " << avgscore[1] << " " << avgscore[2] << endl; return 0; }改正

以下是修改后的代码，主要是将代码中出现的拼写错误进行了修正： #include<iostream> #include<string> using namespace std; class TStudent { private: string id; string name; int score[3]; ...

用Scala语言编写一个程序，实现学生成绩的读取和写入操作，完成以下操作： 从 /data/bigfiles/input.txt 文本文件中读取学生成绩数据，字段之间的间隔符为：一个空格符。 对学生成绩进行统计，计算每个学生的平均分和总分，其中平均分保留两位小数，四舍五入。 按照学生姓名升序排列，将统计结果写入到 /root/output.txt文本文件中，字段之间使用 \t 作为间隔符

好的，以下是实现该功能的Scala代码： scala import scala.io.Source import java.io.{File, PrintWriter} object StudentGrade { def main(args: Array[String]): Unit = { val inputFile = "/data/bigfiles...

用Python输入某学生的三门课程成绩，计算出该学生的总成绩sumScore和平均成绩avgscore(保留两位小数点)。提示: course1+course2+course3)/3

当然，你可以通过下面的Python代码来实现这个功能： python # 定义一个函数来计算总成绩和平均成绩 def calculate_student_scores(course1, course2, course3): sumScore = course1 + course2 + course3 ...

#include<iostream> #include<iomanip> #include<cstring> using namespace std; struct Student { int num; char name[10]; int score[3]; }; double avgScore(struct Student* p) { double sum = 0; double avg; for (int i = 0; i < 3; i++) { sum += p->score[i]; } avg = sum / 3.0; return avg; } int main() { int n; double avg[50]; cin >> n; struct Student s[50]; for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> s[i].num >> s[i].name >> s[i].score[0] >> s[i].score[1] >> s[i].score[2]; } struct Student* p = s; for (int i = 0; i < n; i++) { avg[i] = avgScore(p); p++; } for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = i; j < n; j++) { if (avg[i] < avg[j]){ int temp = avg[i]; struct Student t = s[i]; avg[i] = avg[j]; s[i] = s[j]; avg[j] = temp; s[j] = t; } } } for (int i = 0; i < n; i++) { cout << s[i].num << "," << s[i].name << "," << fixed << setprecision(2) << avg[i] << endl; } }\

这是一段C++代码，用于计算一组学生的平均分，并按平均分从高到低排序，最后输出每个学生的学号、姓名和平均分。具体实现如下： 1. 定义一个结构体Student，包括学号、姓名和三科成绩。 2. 定义一个函数avgScore，...

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