spark实验(四)--RDD编程(1)

一、实验目的
（1）熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及键值对操作；

（2）熟悉使用 RDD 编程解决实际具体问题的方法。

二、实验平台
操作系统：centos6.4

Spark 版本：1.5.0

三、实验内容

实验一：

1．spark-shell 交互式编程

请到本教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载 chapter5-data1.txt，该数据集包含 了某大学计算机系的成绩，数据格式如下所示：

首先开始我们的第一步，打开linux系统中的终端。

请根据给定的实验数据，在 spark-shell 中通过编程来计算以下内容：

将Data01.txt文件放置在usr/local/sparkdata/中

新建/usr/local/sparkdata文件夹

mkdir /usr/local/sparkdata

将Data01.txt文件放置在sparkdata中

发现权限不够，给/usr/local/sparkdata赋予操作权限

chmod 777 /usr/local/spakrdata

之后将Data01.txt文件移动到sparkdata中

（1）该系总共有多少学生；

val lines = sc.textFile("file:///usr/local/sparkdata/Data01.txt")
val par = lines.map(row=>row.split(",")(0))
val distinct_par = par.distinct()
distinct_par.count

（2）该系共开设来多少门课程；

val lines = sc.textFile("file:///usr/local/sparkdata/Data01.txt")
val par = lines.map(row=>row.split(",")(1))
val distinct_par = par.distinct()
distinct_par.count

（3）Tom 同学的总成绩平均分是多少；

val lines = sc.textFile("file:///usr/local/sparkdata/Data01.txt")
lines.filter(row=>row.split(",")(0)=="Tom")
.map(row=>(row.split(",")(0),row.split(",")(2).toInt))
.mapValues(x=>(x,1)).
reduceByKey((x,y) => (x._1+y._1,x._2 + y._2))
.mapValues(x => (x._1 / x._2))
.collect()

（4）求每名同学的选修的课程门数；

val line=sc.textFile("file:///usr/local/sparkdata/Data01.txt")

line.map(row=>(row.split(",")(0),row.split(",")(1))).

mapValues(x=>(1)).

reduceByKey((x,y)=>(x+y)).

collect()

（5）该系 DataBase 课程共有多少人选修；

val line=sc.textFile("file:///usr/local/sparkdata/Data01.txt")

line.filter(row=>row.split(",")(1)=="DataBase").

count()

（6）各门课程的平均分是多少；

val line=sc.textFile("file:///usr/local/sparkdata/Data01.txt")

line.map(row=>(row.split(",")(1),row.split(",")(2).toInt)).

mapValues(x=>(x,1)).

reduceByKey((x,y)=>(x._1+y._1,x._2+y._2)).

mapValues(x=>(x._1/x._2)).

collect()

（7）使用累加器计算共有多少人选了 DataBase 这门课。

val lines = sc.textFile("file:///usr/local/sparkdata/Data01.txt")
val pare = lines.filter(row=>row.split(",")(1)=="DataBase").
map(row=>(row.split(",")(1),1))
val accum =sc.accumulator(0)
pare.values.foreach(x => accum.add(x))
accum.value

实验二

2.编写独立应用程序实现数据去重
对于两个输入文件 A 和 B，编写 Spark 独立应用程序，对两个文件进行合并，并剔除其 中重复的内容，得到一个新文件 C。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。 输入文件 A 的样例如下：

20170101 x

20170102 y

20170103 x

20170104 y

20170105 z

20170106 z

输入文件 B 的样例如下：

20170101 y

20170102 y

20170103 x

20170104 z

20170105 y

根据输入的文件 A 和 B 合并得到的输出文件 C 的样例如下：

20170101 x

20170101 y

20170102 y

20170103 x

20170104 y

20170104 z

20170105 y

20170105 z

20170106 z

package sn
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner
 
object RemDup
{
    def main(args:Array[String])
    {
        val conf = new SparkConf().setAppName("RemDup")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val dataFile = "file:///usr/local/sparkdata/data42"
        val data = sc.textFile(dataFile,)
        val res = data.filter(_.trim().length>).map(line=>(line.trim,"")).partitionBy(new HashPartitioner()).groupByKey().sortByKey().keys
        res.saveAsTextFile("result")
    }
}

实验三

3.编写独立应用程序实现求平均值问题
每个输入文件表示班级学生某个学科的成绩，每行内容由两个字段组成，第一个是学生 名字，第二个是学生的成绩；编写 Spark 独立应用程序求出所有学生的平均成绩，并输出到 一个新文件中。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。

Algorithm 成绩：

小明 92

小红 87

小新 82

小丽 90

Database 成绩：

小明 95

小红 81

小新 89

小丽 85

Python 成绩：

小明 82

小红 83

小新 94

小丽 91

平均成绩如下：

(小红,83.67)

(小新,88.33)

(小明,89.67)

(小丽,88.67)

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner
 
object AvgScore
{
    def main(args:Array[String])
    {
        val conf = new SparkConf().setAppName("AvgScore")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val dataFile = "file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/data"
        val data = sc.textFile(dataFile,3)
        val res=data.filter(_.trim().length>0).map(line=>(line.split(" ")(0).trim(),line.split(" ")(1).trim().toInt)).partitionBy(new HashPartitioner(1)).groupByKey().map(x=>{
        var n=0
        var sum=0.0
        for(i<-x._2){
            sum=sum+i
            n=n+1
        }
        val avg=sum/n
        val format=f"$avg%1.2f".toDouble
        (x._1,format)
        })
        res.saveAsTextFile("result2")
    }
}