厦门大学RDD编程实战指南：交互式应用与数据处理

厦门大学林子雨、赖永炫和陶继平合著的《Spark编程基础（Scala版）》是一本针对Spark编程的教材，其配套的机房上机实验指南中的实验四——RDD编程初级实践，旨在帮助学生深入理解Spark编程模型。Spark RDD (Resilient Distributed Datasets) 是一种在分布式计算框架中广泛使用的抽象数据结构，它提供了强大的并行处理能力。 实验的主要目的是让学生熟悉Spark的RDD基本操作，包括键值对操作，以及如何利用这些操作来解决实际问题。在实验中，学生们将使用Spark Shell，一个交互式的编程环境，进行编程练习。他们需要从提供的chapter5-data1.txt数据集中，该数据集包含了某大学计算机系学生的成绩，数据格式包含学生姓名、课程名和对应分数。 实验的第一部分要求是通过spark-shell进行交互式编程，学生们需要下载并处理这个数据集。具体任务包括： 1. **数据读取**：使用Spark API读取数据文件，并将其转换为RDD对象。 2. **数据清洗**：可能需要对数据进行去重，确保每个学生和课程组合只出现一次。 3. **数据分析**：例如计算每个学生的总分、平均分，或者按课程类别进行统计分析。 实验的第二个部分要求编写独立的应用程序，进一步应用RDD操作来实现特定功能，比如找出最高分、最低分的学生，或者找出某个课程的所有学生等。 完成实验后，学生应该能够撰写实验报告，总结所学的RDD编程技术，并阐述如何将这些技术应用于实际问题的解决。整个实验设计注重理论与实践相结合，旨在提升学生的Spark编程技能和解决问题的能力。 《Spark编程基础（Scala版）》教材还包含其他教学资源，如任课教师介绍、课程教材概述以及高校大数据课程公共服务平台的介绍，为学生提供了一个全面的学习路径。通过这个实验，学生可以加深对Spark和RDD的理解，为后续深入学习Spark和大数据技术打下坚实的基础。