val spark = SparkSession .builder() .appName("test1") .master("local") .getOrCreate() 这是什么意思

这段代码是使用Apache Spark创建一个SparkSession对象的示例。SparkSession是Spark 2.0引入的新概念，用于与Spark进行交互和执行操作。在这段代码中，我们首先调用`SparkSession.builder()`方法来创建一个构建器对象，然后使用`.appName()`方法为Spark应用程序指定一个名称（在这个例子中是"test1"）。接下来，`.master()`方法用于指定Spark集群的URL或本地模式（在这里是"local"，表示在本地运行）。最后，我们调用`.getOrCreate()`方法来获取或创建一个SparkSession对象。通过这个对象，我们可以执行各种Spark操作，如读取数据、处理数据和执行分布式计算等。

相关问题

object AreaTop3ProductStat { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("areaTop3ProductStat") val sc = new SparkContext(conf) val datas: RDD[UserVisitAction] = FileUtils.loadFile(sc, "data/user_visit_action") datas.cache()//缓存 //(城市id,产品id) val areaProductBasicRDD = datas.map(u => (u.city_id, u.click_product_id)) val top3ProductsByCityRDD = areaProductBasicRDD .groupByKey // 按城市进行分组 .mapValues(_.toList.distinct.sorted.takeRight(3)) // 打印输出 top3ProductsByCityRDD.collect.foreach { case (city, products) => println(s"Top 3 products for city $city: ${products.mkString(", ")}") } sc.stop() } }这段代码怎么改将数据持久化到MySQL

要将数据持久化到MySQL，可以按照以下步骤进行修改：

1. 导入相关依赖包，包括MySQL JDBC驱动、Spark SQL的依赖等。

import java.sql.DriverManager
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

2. 创建SparkSession对象，用于操作Spark SQL。

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("areaTop3ProductStat")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

3. 将数据转换为DataFrame，方便后续操作。

import spark.implicits._

val df = areaProductBasicRDD.toDF("city_id", "product_id")

4. 创建MySQL连接，并将DataFrame中的数据存储到MySQL表中。

val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
val prop = new java.util.Properties
prop.setProperty("user", "root")
prop.setProperty("password", "123456")

df.write.mode("append").jdbc(url, "area_top3_products", prop)

完整代码如下：

import java.sql.DriverManager
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

object AreaTop3ProductStat {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("areaTop3ProductStat")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    val datas = spark.read.textFile("data/user_visit_action")

    val areaProductBasicRDD = datas.map(line => {
      val fields = line.split("_")
      (fields(2), fields(6))
    })

    val top3ProductsByCityRDD = areaProductBasicRDD
      .groupByKey
      .mapValues(_.toList.distinct.sorted.takeRight(3))

    top3ProductsByCityRDD.foreachPartition(partitionOfRecords => {
      val url = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"
      val prop = new java.util.Properties
      prop.setProperty("user", "root")
      prop.setProperty("password", "123456")

      val conn = DriverManager.getConnection(url, prop)
      conn.setAutoCommit(false)
      val stmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO area_top3_products VALUES (?, ?, ?)")

      partitionOfRecords.foreach(record => {
        val city = record._1
        val products = record._2

        products.foreach(product => {
          stmt.setString(1, city)
          stmt.setString(2, product)
          stmt.setInt(3, 1)

          stmt.addBatch()
        })
      })

      stmt.executeBatch()
      conn.commit()
      stmt.close()
      conn.close()
    })

    spark.stop()
  }
}

在这个例子中，我们使用了JDBC来将数据写入到MySQL中。具体来说，我们将RDD转换为DataFrame，然后使用DataFrame的write方法将数据写入到MySQL表中。需要注意的是，在实际生产环境中，我们需要根据实际情况进行优化，比如批量插入数据、使用连接池等。

通过Spark程序 1.统计C:\Users\admin\Desktop\教师文件\test.txt数据中性别为“男”的用户数。 2.统计C:\Users\admin\Desktop\教师文件\test.txt数据中ID号最大的前10位用户的id和性别。

通过Spark程序可以实现对大规模数据进行分布式处理和分析，下面是对你提出的两个问题的回答：

1. 统计C:\Users\admin\Desktop\教师文件\test.txt数据中性别为“男”的用户数的Spark程序可以如下实现：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

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

    val data = spark.read.textFile("C:\\Users\\admin\\Desktop\\教师文件\\test.txt")
    val maleCount = data.filter(line => line.split(",")(2) == "男").count()

    println("男性用户数：" + maleCount)

    spark.stop()
  }
}

2. 统计C:\Users\admin\Desktop\教师文件\test.txt数据中ID号最大的前10位用户的id和性别的Spark程序可以如下实现：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Top10Users {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Top10Users")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    val data = spark.read.textFile("C:\\Users\\admin\\Desktop\\教师文件\\test.txt")
    val top10Users = data.map(line => {
      val fields = line.split(",")
      (fields(0).toInt, fields(2))
    }).sortByKey(ascending = false).take(10)

    println("ID号最大的前10位用户：")
    top10Users.foreach(user => println("ID：" + user._1 + "，性别：" + user._2))

    spark.stop()
  }
}