SparkCore与SparkSQL实战：数据分析与去重应用

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。