SparkCore与SparkSQL实战:数据分析与去重应用
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更新于2024-08-04
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SparkCore与SparkSQL是Apache Spark的重要组成部分,SparkCore是Spark的基础库,提供了一种基于内存的分布式数据处理模型,而SparkSQL则是在Spark之上构建的用于处理结构化数据的工具。在这个文档中,我们看到一系列针对SparkCore和SparkSQL的练习题,旨在帮助学习者掌握Pandas API风格的SQL查询以及在Spark环境下进行数据分析。
首先,练习涉及了Pyspark交互式编程,这是使用Python语言与Spark交互的方式。实验数据包括"chapter2-data1.txt",它包含了一个大学计算机系的成绩信息,包括学生ID、姓名、课程名和成绩。练习内容要求计算:
1. **学生总数**:通过Pyspark读取数据,然后统计行数得出系内学生总数,答案是265人。
2. **课程数量**:同样通过数据处理找出课程的不同类别,即课程数量。
3. **Tom同学的平均成绩**:筛选出Tom的数据,计算其所有课程的平均分。
4. **每名同学选修课程数**:统计每个学生选修的课程数目。
5. **DataBase课程选修人数**:查找特定课程(如DataBase)的学生人数。
6. **各门课程平均分**:计算每门课程的平均成绩。
7. **选DataBase课程的人数累加器**:使用Spark的累加器功能,累计选择DataBase课程的学生人数。
接下来的练习涉及数据去重,要求编写Spark独立应用程序,将两个输入文件A和B中的重复项去除,生成去重后的文件C。这涉及到数据的合并、过滤和排序操作,展示了Spark在数据处理中的去重能力。
最后,是求平均成绩的问题,针对不同学科的成绩数据,需要编写程序计算每个班级的平均成绩,并输出到新的文件中。这涉及到数据清洗、分组统计和结果保存等步骤。
在"chapter4-data1.txt"的数据集上,同样可以应用这些概念,例如计算该系的特定统计信息或执行更复杂的分析任务。通过这些实践,学习者不仅可以巩固基础的Spark编程技巧,还能提升数据处理和分析的能力。
总结来说,这个文档提供了丰富的SparkCore和SparkSQL实战练习,涵盖了数据加载、基本统计分析、数据去重、以及数据清洗和平均值计算等多个关键环节,有助于提升用户对Spark生态系统理解和应用的深度。
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