读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame. 用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求,并和用RDD操作的实现进行对比: 每个分数+5分. 总共有多少学生? 总共开设了哪些课程? 每个学生选修了多少门课? 每门课程有多少个学生选? 每门课程大于95分的学生人数? Tom选修了几门课?每门课多少分? Tom的成绩按分数大小排序. Tom的平均分. 求每门课的平均分,最高分,最低分. 求每门课的选修人数及平均分,精确到2位小数. 每门课的不及格…

Spark1.4发布,支持了窗口分析函数(window functions).在离线平台中,90%以上的离线分析任务都是使用Hive实现,其中必然会使用很多窗口分析函数,如果SparkSQL支持窗口分析函数,那么对于后面Hive向SparkSQL中的迁移的工作量会大大降低,使用方式如下: 1.初始化数据 创建表 create table window_test2 (url string, rate int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',…

SparkSQL(Spark用于处理结构化数据的模块) 通过SparkSQL导入的数据可以来自MySQL数据库.Json数据.Csv数据等,通过load这些数据可以对其做一系列计算 下面通过程序代码来详细查看SparkSQL导入数据并写入到ES中: 数据集:北京市PM2.5数据 Spark版本:2.3.2 Python版本:3.5.2 mysql-connector-java-8.0.11 下载 ElasticSearch:6.4.1 Kibana:6.4.1 elasticsearch-spa…

.词频统计: 1.读文本文件生成RDD lines 2.将一行一行的文本分割成单词 words flatmap() 3.全部转换为小写 lower() 4.去掉长度小于3的单词 filter() 5.去掉停用词 6.转换成键值对 map() 7.统计词频 reduceByKey() 二.学生课程分数 groupByKey() -- 按课程汇总全总学生和分数 1. 分解出字段 map() 2. 生成键值对 map() 3. 按键分组 groupByKey() 4. 输出汇总结果 for i in…

查询" 01 "课程比" 02 "课程成绩高的学生的信息及课程分数 好的,第一道题,刚开始做,就栽了个跟头,爽歪歪,至于怎么栽跟头的 ——需要分析题目,查询的是,查询的是(1)学生的信息(2)满足条件的学生的'课程分数'(不在学生表里)需要从另外一张表得来(3)条件是-" 01 "课程比" 02 "课程成绩高(成绩表就满足) 因此就是,需要获得学生的信息,那里满足该学生的01课程比02课程高!!!需要展示该学生的信息,及其01…

1. hive的简介(具体见文档) Hive是分析处理结构化数据的工具   本质:将hive sql转化成MapReduce程序或者spark程序 Hive处理的数据一般存储在HDFS上,其分析数据底层的实现是MapReduce/spark,执行程序运行在Yarn上 其大致可以按如下图理解(具体可见HIVE文档) sql语句是对某个表进行操作,所以hive一定要创建一个表格,这个表格必须要映射到hdfs中某个具体的文件才行,而映射关系.表的结构数据以及hdfs中数据的存储结构都会在创建表时规定,…

来源: 慕课网 Spark SQL慕课网日志分析_大数据实战 目标: spark系列软件的伪分布式的安装.配置.编译 spark的使用 系统: mac 10.13.3 /ubuntu 16.06,两个系统都测试过 软件: hadoop,hive,spark,scala,maven hadoop伪分布式.spark伪分布式 详细: software 存放安装的软件包 app 所有软件的安装目录 data 课程中所有使用的测试数据目录 source 软件源码目录,spark 1)下载hadoop a…

今天在写Mysql代码作业时,写到这个题,感觉值得分享!!!!!!! 查询"01"课程比"02"课程成绩高的学生的信息及课程分数 分析如下: 首先先查询"01"课程比"02"课程成绩高的两个课程分数,以及该学生学号 select s1.s_id,s1.s_score 01score,s2.s_score 02score from Score s1,Score s2 where s1.s_id=s2.s_id and s1.c_…

Spark SQL 与传统 DBMS 的查询优化器 + 执行器的架构较为类似,只不过其执行器是在分布式环境中实现,并采用的 Spark 作为执行引擎. Spark SQL 的查询优化是Catalyst,其基于 Scala 语言开发,可以灵活利用 Scala 原生的语言特性很方便进行功能扩展,奠定了 Spark SQL 的发展空间. Catalyst 将 SQL 语言翻译成最终的执行计划,并在这个过程中进行查询优化.这里和传统不太一样的地方就在于, SQL 经过查询优化器最终转换为可执行的查询计划…

/** Spark SQL源代码分析系列文章*/ 前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的. 那么基于以上存储结构,我们查询cache在jvm内的数据又是怎样查询的,本文将揭示查询In-Memory Data的方式. 一.引子 本例使用hive console里查询cache后的src表. select value from src 当我们将src表cache到了内存后,再次查询src,能够通过analyzed运行计划来观察内部调…