Spark课程实践：数据清洗与集群运行任务

资源摘要信息:"本资源包含了关于Spark课程设计任务的详细说明，涵盖了从数据准备、到程序编写、再到集群操作的完整流程。同时提供了字段说明和具体任务要求，以指导用户完成相关的课程设计。" 知识点: 1. Spark概念及应用场景: Apache Spark是一个开源的分布式大数据处理框架，广泛应用于大数据处理任务，如批量数据处理、流处理、机器学习和图计算。Spark基于内存计算，提供了比传统Hadoop MapReduce更高效的数据处理能力。 2. IDEA集成开发环境: IntelliJ IDEA（IDEA）是一个流行的Java集成开发环境，被广泛用于各种应用程序开发。在本课程设计任务中，需要在IDEA中创建Maven项目来编写和打包Spark程序。 3. Maven项目构建工具: Maven是一个项目管理和构建自动化工具，它基于项目对象模型（POM）的概念，通过一个中央管理的XML文件描述项目的基础信息以及构建配置等。在本任务中，Maven被用来提供项目的构建环境和依赖管理。 4. Hadoop分布式文件系统(HDFS): HDFS是Hadoop项目的核心组件之一，是一个高度容错的系统，用于存储大量数据。HDFS提供了高吞吐量的数据访问，适合在廉价硬件上运行的大型数据集。在课程设计中，需要将数据文件上传到HDFS。 5. Spark程序设计: 在本课程设计中，需要编写Spark程序来完成指定的数据处理任务。这包括使用Spark的RDD（弹性分布式数据集）或DataFrame等数据抽象，并运用Spark的转换（transformation）和动作（action）操作来处理数据。 6. 数据清洗: 数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，旨在提高数据质量，包括去除重复、纠正错误和弥补缺失值等。在本课程设计中，需要去除特定字段中的异常数据（如空字符串、null或为0的值）。 7. Spark集群提交作业: 编写完成的Spark程序需要被打包成jar包，并提交到Spark集群中运行。这涉及到使用Spark的submit命令来提交任务，以及监控任务的运行状态。 8. 字段解释及数据处理需求: 根据课程设计提供的文件，我们了解到"所属年月","商家名称","主营类型"等字段，这些字段在数据清洗和处理过程中需根据具体任务要求进行操作，如筛选、过滤和统计等。 9. 项目文件(pom.xml)的编写: 在Maven项目中，pom.xml文件描述了项目的构建配置，包括项目依赖、构建插件和其他配置。编写pom.xml文件是完成Spark课程设计任务的关键步骤之一。 具体任务要求详细说明: 一、将data.csv文件上传到HDFS的/cateringdata/目录下: 用户需要使用Hadoop的HDFS命令将本地的data.csv文件上传到HDFS的指定目录下。这一操作可以使用以下命令完成：hadoop fs -put localfile /cateringdata/remote路径。 二、编写Spark程序，实现功能并打包为jar包: 用户需要在IDEA中创建Maven项目，并在项目中编写Spark程序，完成以下具体任务： 1. 清洗数据，去掉"本月销量","本月销售额"数据异常的数据，并统计去除的数量。清洗后的数据需要存入HDFS的/foodsparktask1目录下。这涉及到读取数据、筛选和过滤异常数据以及写入新数据到HDFS的操作。 2. 清洗数据，去掉"店铺评分"字段为null的数据，并统计去除的数量。这需要在Spark程序中进一步筛选并过滤掉相关数据。 3. 去掉包含"店"字的数据。这需要进一步对数据进行清洗，移除包含特定字串的记录。 完成以上任务后，用户需要将编写好的Spark程序打包为jar包，并提交至Spark集群运行，以完成整个课程设计任务。