Spark RDD计算总分与平均分

news2024/11/24 6:17:38

文章目录

  • 一,提出任务
  • 二,实现思路
  • 三,准备工作
    • 1、启动HDFS服务
    • 2、启动Spark服务
    • 3、在本地创建成绩文件
    • 4、将成绩文件上传到HDFS
  • 四,完成任务
    • 1、在Spark Shell里完成任务
      • (1)读取成绩文件,生成RDD
      • (2)定义二元组成绩列表
      • (3)利用RDD填充二元组成绩列表
      • (4)基于二元组成绩列表创建RDD
      • (5)对rdd按键归约得到rdd1,计算总分
      • (6)将rdd1映射成rdd2,计算总分与平均分
    • 2、在IntelliJ IDEA里完成任务
      • (1)打开RDD项目
      • (2)创建计算总分平均分对象
      • (3)运行程序,查看结果


一,提出任务

针对成绩表,计算每个学生总分和平均分

姓名语文数学英语
张三789076
李四958898
王五788060

二,实现思路

读取成绩文件,生成lines;定义二元组成绩列表;遍历lines,填充二元组成绩列表;基于二元组成绩列表创建RDD;对rdd按键归约得到rdd1,计算总分;将rdd1映射成rdd2,计算总分与平均分。

三,准备工作

1、启动HDFS服务

执行命令:start-dfs.sh
在这里插入图片描述

2、启动Spark服务

执行命令:start-all.sh
在这里插入图片描述

3、在本地创建成绩文件

在/home里创建scores.txt文件
在这里插入图片描述

4、将成绩文件上传到HDFS

在HDFS上创建/scores/input目录,将成绩文件上传至该目录
在这里插入图片描述

四,完成任务

1、在Spark Shell里完成任务

(1)读取成绩文件,生成RDD

执行命令:val lines = sc.textFile("hdfs://master:9000/scores/input/scores.txt")
在这里插入图片描述

(2)定义二元组成绩列表

执行命令:import scala.collection.mutable.ListBuffer
执行命令:val scores = new ListBuffer[(String, Int)]()
在这里插入图片描述

(3)利用RDD填充二元组成绩列表

lines.collect.foreach(line => {                 
  val fields = line.split(" ")                  
  scores.append((fields(0), fields(1).toInt))   
  scores.append((fields(0), fields(2).toInt))   
  scores.append((fields(0), fields(3).toInt))   
})
scores.foreach(println)       

执行上述代码
在这里插入图片描述

(4)基于二元组成绩列表创建RDD

执行命令:val rdd = sc.makeRDD(scores);
在这里插入图片描述

(5)对rdd按键归约得到rdd1,计算总分

执行命令:val rdd1 = rdd.reduceByKey(_ + _)
在这里插入图片描述

(6)将rdd1映射成rdd2,计算总分与平均分

执行命令:val rdd2 = rdd1.map(score => (score._1, score._2, (score._2 / 3.0).formatted("%.2f")))

在这里插入图片描述

2、在IntelliJ IDEA里完成任务

(1)打开RDD项目

SparkRDDDemo
在这里插入图片描述

(2)创建计算总分平均分对象

在net.army.rdd包里创建day07子包,然后在子包里创建CalculateSumAvg对象
在这里插入图片描述

package net.army.rdd.day07

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

import scala.collection.mutable.ListBuffer

/**
 * 作者:梁辰兴
 * 日期:2023/6/6
 * 功能:统计总分与平均分
 */
object CalculateSumAvg {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建Spark配置对象
    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("CalculateSumAvg ") // 设置应用名称
      .setMaster("local[*]") // 设置主节点位置(本地调试)
    // 基于Spark配置对象创建Spark容器
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 读取成绩文件,生成RDD
    val lines = sc.textFile("hdfs://master:9000/scores/input/scores.txt")
    // 定义二元组成绩列表
    val scores = new ListBuffer[(String, Int)]()
    // 利用RDD填充二元组成绩列表
    lines.collect.foreach(line => {
      val fields = line.split(" ")
      scores.append((fields(0), fields(1).toInt))
      scores.append((fields(0), fields(2).toInt))
      scores.append((fields(0), fields(3).toInt))
    })
    // 基于二元组成绩列表创建RDD
    val rdd = sc.makeRDD(scores);
    // 对rdd按键归约得到rdd1,计算总分
    val rdd1 = rdd.reduceByKey(_ + _)
    // 将rdd1映射成rdd2,计算总分与平均分
    val rdd2 = rdd1.map(score => (score._1, score._2, (score._2 / 3.0).formatted("%.2f")))
    // 在控制台输出rdd2的内容
    rdd2.collect.foreach(println)
    // 将rdd2内容保存到HDFS指定位置
    rdd2.saveAsTextFile("hdfs://master:9000/scores/output")
    // 关闭Spark容器
    sc.stop()
  }
}

(3)运行程序,查看结果

运行程序CalculateSumAvg,控制台结果

在这里插入图片描述
查看HDFS的结果文件
在这里插入图片描述

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