Spark RDD编程：大学成绩分析

"Spark实验5涉及RDD编程，主要任务是对一个包含大学计算机系成绩的数据集data1.txt进行分析。数据集中的每一行记录了一个学生的姓名、所选课程和成绩。实验要求实现以下功能：计算学生总数、课程总数、Tom同学的平均成绩、每个学生的选课门数、DataBase课程的选课人数以及所有课程的平均分。实验通过在Spark Shell中运行Scala代码来完成。" 在Spark中，RDD（Resilient Distributed Datasets）是其核心数据结构，它是弹性分布式数据集，能够并行处理大量数据。在这个实验中，首先通过`sc.textFile()`方法读取数据文件，并对数据进行一系列的转换和操作。 （1）计算学生总数： 使用`map()`函数将每行数据分割成字段，提取出学生姓名，然后使用`distinct()`去除重复，最后用`count()`统计不重复的学生数量。 （2）计算课程总数： 同样使用`map()`获取每行数据的课程名，然后应用`distinct()`和`count()`来得到课程总数。 （3）计算Tom同学的总成绩平均分： 首先使用`filter()`找出所有Tom的成绩记录，接着使用`map()`提取成绩和计数，通过`reduceByKey()`对Tom的所有成绩进行求和与计数，最后计算平均分。 （4）计算每名同学的选修课程门数： 利用`map()`提取学生姓名和课程名，`reduceByKey()`合并相同学生的所有课程，计算每个学生选修的课程门数。 （5）计算DataBase课程的选修人数： 通过`filter()`筛选出所有DataBase课程的记录，然后用`count()`得到选修人数。 （6）计算各门课程的平均分： 将每条记录的课程名和成绩提取出来，使用`reduceByKey()`对每个课程的所有成绩进行求和与计数，然后计算平均分。 （7）使用累加器计算选修DataBase课程的人数： 累加器在Spark中是一种可以跨节点共享和更新的变量。可以创建一个累加器，每当遇到DataBase课程时，累加器的值就加一，从而得到选修该课程的总人数。 这个实验不仅展示了Spark RDD的基本操作，如`map()`, `filter()`, `reduceByKey()`, `distinct()`, `count()`, 还演示了如何使用累加器来处理全局计数问题。通过这种方式，Spark能够高效地并行处理大量数据，实现分布式计算。