import spark.implicits._ FileRDD.toDS().show() val dftemp = FileRDD.toDF() val df = dftemp.registerTempTable("demo1") // val prop = new java.util.Properties // val sqlcommand = "select _1 as name,Round(avg(_2),2) as lowprice,Round(avg(_3),2) as minprice,Round(avg(_4),2) as topprice, _5 as times from demo1 group by _5,_1 order by times"; val sqlcommand = "select Round(avg(_2),2) as lowprice,Round(avg(_3),2) as minprice,Round(avg(_4),2) as topprice from demo1 group by _5,_1 order by _5"; // val sqlcommand = "select Round(avg(_2),2) as lowprice from demo1 group by _5,_1 order by _5"; val sel = sqc .sql(sqlcommand).show(10)

这段代码是在前面处理蔬菜价格数据的基础上，使用Spark SQL进行数据聚合和分析的示例，具体实现步骤如下：

1. 使用toDS方法将元组RDD转换为Dataset，并使用show方法输出处理后的数据。

2. 使用toDF方法将元组RDD转换为DataFrame，并使用registerTempTable方法注册为一个临时表。

3. 定义Spark SQL语句，使用SQLContext的sql方法执行SQL查询，并使用show方法输出查询结果。

4. 在SQL查询中使用聚合函数和分组语句，对蔬菜价格数据进行聚合和分析，并将结果按照一定的规则排序输出。

需要注意的是，这段代码中使用了Spark SQL对数据进行聚合和分析，可以方便地完成一些复杂的数据处理和分析任务，同时也需要熟悉Spark SQL的语法和使用方法。

相关问题

解释下列代码package sparkML import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, KMeansModel} import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Tokenizer} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} object Kmeans { case class Product(id: String, wd: String, jd: String, sjc: String, jyje: String) def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("TFIDF@2") .master("local[3]") .getOrCreate() import spark.implicits._ val product = spark.sparkContext.textFile("data/data.txt").map { x => val data = x.split(",") Product(data(0), data(1), data(2), data(3), data(4)) }.toDS().cache() product.createOrReplaceTempView("data") val products: DataFrame = spark.sql("select id, concat_ws(',',collect_set(jyje)) as jyje from data group by id") val productData = new Tokenizer().setInputCol("jyje").setOutputCol("productWords").transform(products) val tfData = new HashingTF().setNumFeatures(20).setInputCol("productWords").setOutputCol("productFeatures").transform(productData) val idfModel = new IDF().setInputCol("productFeatures").setOutputCol("features").fit(tfData) val idfData = idfModel.transform(tfData) val trainingData = idfData.select("id", "features") val kmeans = new KMeans() .setK(4) .setMaxIter(5) .setFeaturesCol("features") .setPredictionCol("prediction") val kmeansModel = kmeans.fit(trainingData) val kmeansData = kmeansModel.transform(trainingData) kmeansData.show() } }

这段代码是一个使用Spark ML库实现KMeans聚类算法的示例。代码中定义了一个名为Product的case class，表示一个产品的属性集合。代码中首先使用SparkContext的textFile方法读取数据文件，然后使用map方法将每行数据转换为Product对象，并转换成DataFrame格式。接着，使用Spark SQL对DataFrame进行分组和聚合操作，得到每个产品的交易金额数据。然后，使用Tokenizer和HashingTF对文本进行分词和特征提取，使用IDF对特征进行加权，得到最终的训练数据。最后，使用KMeans算法对训练数据进行聚类，并输出聚类结果。

二、使用sparkSql将student.txt数据写入mysql（30分） 字段如下： s_id,s_name,s_sex,s_birthday,s_class,s_specialty,s_school,s_register_time 创建样例类Student 1.创建sparkSession对象 2.读取数据 3.切分每一行, 4.RDD关联Student 导入隐式转换 import spark.implicits._ 5.将RDD转换成DataFrame 6.将DataFrame注册成表 7.操作student表 ,按照年龄进行降序排列 8.把结果保存在mysql表中 (1)创建Properties对象，配置连接mysql的用户名和密码 (2)写入mysql时，可以配置插入mode，overwrite覆盖，append追加，ignore忽略，error默认表存在报错

以下是实现代码：

import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.SparkSession

case class Student(s_id: String, s_name: String, s_sex: String, s_birthday: String, s_class: String, s_specialty: String, s_school: String, s_register_time: String)

object StudentToMysql {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("StudentToMysql")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取数据
    val studentRDD = spark.sparkContext.textFile("student.txt")

    // 切分每一行并关联Student
    val studentDS = studentRDD.map(_.split(","))
      .map(attributes => Student(attributes(0), attributes(1), attributes(2), attributes(3), attributes(4), attributes(5), attributes(6), attributes(7)))
      .toDS()

    // 将DataFrame注册成表
    studentDS.createOrReplaceTempView("student")

    // 操作student表,按照年龄进行降序排列
    val resultDF = spark.sql("SELECT * FROM student ORDER BY s_birthday DESC")

    // 配置连接mysql的用户名和密码
    val prop = new Properties()
    prop.setProperty("user", "root")
    prop.setProperty("password", "123456")

    // 把结果保存在mysql表中，overwrite覆盖
    resultDF.write.mode("overwrite").jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/test", "test.student", prop)

    spark.stop()
  }
}

注意：在运行代码之前，需要先在mysql中创建一个名为test的数据库，以及名为student的表，并且表的字段需要与样例类中定义的字段保持一致。