RDD编程初级实践-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了RDD编程初级实践。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

参考链接

spark入门实战系列--8MLlib spark 实战_mob6454cc68310b的技术博客_51CTO博客https://blog.51cto.com/u_16099212/7454034

Spark和Hadoop的安装-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_64066303/article/details/138021948?spm=1001.2014.3001.5501

1. spark-shell交互式编程

启动spark-shell

cd /usr/local/spark/
./bin/spark-shell

1.1 该系总共有多少学生

注：我将下载的chapter5-data1.txt文件放在“/home/hadoop/下载”目录下。

val lines = sc.textFile("file:///home/hadoop/下载/chapter5-data1.txt")  #读取文件
lines.map(row=>row.split(",")(0)).distinct().count  #每一行作为一个字符串，用’,’分割，取第一个元素，distinct去重，count统计有多少数据项

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

1.2 该系共开设来多少门课程

lines.map(row=>row.split(",")(1)).distinct().count   #去第二个元素，去重，统计元素数量

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

1.3 Tom同学的总成绩平均分是多少

lines.filter(row=>row.split(",")(0)=="Tom")    #以','作为分隔符，用filter进行过滤，筛选出第一项是“Tom”的数据项
    .map(row=>(row.split(",")(0),row.split(",")(2).toInt))    #把第一项和第三项（姓名+成绩）合在一起构成一个数据项
    .mapValues(x=>(x,1))    #去除value，把x变成(x,1)，第一项是原始数据，第二项是数字1
    .reduceByKey((x,y)=>(x._1+y._1,x._2+y._2))    #针对想对的Key（也就是姓名），来进行运行，运算规则是(x.1+y._1),表示求和，也就是对(x,1)分别进行求和
    .mapValues(x=>(x._1/x._2)).collect()  #求平均值运算，x._1是原始数据的求和，x._2是1的求和，表示数据项的个数

读取的是字符串，所以需要转Int .

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

1.4 求每名同学的选修的课程门数

lines.map(row=>(row.split(",")(0),1)).reduceByKey((x,y)=>x+y).collect

首先是将数据变成(姓名，1)的map，然后针对相同key（姓名）的数据进行求和，也就是统计数据项的个数。

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

1.5 该系DataBase课程共有多少人选修

lines.filter(row=>row.split(",")(1)=="DataBase").count #直接是筛选第二项（课程）是DataBase的数据，然后进行统计个数

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

1.6 各门课程的平均分是多少

lines.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()

求平均分的部分和前面是保持一致的，区别就是筛选构成map的时候前面是根据“Tom”来划分，现在是根据第二项的课程来进行划分。

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

1.7 使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课

val acc=sc.longAccumulator("My Accumulator")    #定义一个累加器
# #筛选第二项是DataBase的数据项，构成一个(DataBase,1)的map，用foreach，对values值来进行累加
lines.filter(row=>row.split(",")(1)=="DataBase").map(row=>(row.split(",")(1),1)).values.foreach(x=>acc.add(x))
#输出累加值
acc.value

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

2. 编写独立应用程序实现数据去重

2.1创建相关项目

sudo mkdir -p /example/sparkapp4/src/main/scala
cd /example/sparkapp4/src/main/scala
sudo touch A.txt
sudo vim A.txt
sudo touch B.txt
sudo vim B.txt

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

sudo vim SimpleApp.scala

import java.io.FileWriter
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf


object SimpleApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //配置
    val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //读取文件A.txt
    val A = sc.textFile("file:///example/sparkapp4/src/main/scala/A.txt")
    //读取文件B.txt
    val B = sc.textFile("file:///example/sparkapp4/src//main/scala/B.txt")
    //对两个文件进行合并
    val C = A ++ B
    //1.用distinct进行去重
    //2.以空格来进行分割
    //3.根据key排序
    val distinct_lines = C.distinct().map(row => (row.split("    ")(0), row.split("    ")(1))).sortByKey()
    //将RDD类型的数据转换为数组
    val result = distinct_lines.collect()
    //将结果输出到C.txt中
    val out = new FileWriter("/example/sparkapp4/src/main/scala/C.txt", true)
    for (item <- result) {
      out.write(item + "\n")
      println(item)
    }
    out.close()
  }
}

2.2创建.sbt文件

cd /example/sparkapp4
sudo touch build.sbt
sudo vim build.sbt

name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.13.13"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.5.1"

2.3打包执行

出现Exception in thread "main" java.io.FileNotFoundException:/example/sparkapp4/src/main/scala/C.txt (权限不够)

切换到root用户:su root

他这个空格我还是粘贴的，如果代码只有一个空格分割他的结果第二个数据是空的。

sudo /usr/local/sbt/sbt package
su root
spark-submit --class "SimpleApp" ./target/scala-2.13/simple-project_2.13-1.0.jar

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

3. 编写独立应用程序实现求平均值问题

3.1创建相关文件

sudo mkdir -p /example/sparkapp5/src/main/scala
cd /example/sparkapp5/src/main/scala
sudo vim Algorithm.txt
sudo vim Database.txt
sudo vim Python.txt

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

vim ./src/main/scala/SimpleApp.scala

import java.io.FileWriter
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf

object SimpleApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //配置
    val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //读取文件Algorithm.txt
    val Algorithm = sc.textFile("file:///example/sparkapp5/src//main/scala/Algorithm.txt")
    //读取文件Database.txt
    val Database = sc.textFile("file:///example/sparkapp5/src//main/scala/Database.txt")
    //读取文件Python.txt
    val Python = sc.textFile("file:///example/sparkapp5/src//main/scala/Python.txt")
    //对三个文件进行整合
    val scoreSum = Algorithm ++ Database ++ Python
    //以空格切割将名字作为key，（成绩，1）作为value
    val student_grade = scoreSum.map(row => (row.split(" ")(0), (row.split(" ")(1).toInt, 1)))
    //求平均分数
    val student_ave = student_grade.reduceByKey((x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2)).map(x => (x._1, 1.0 * x._2._1 / x._2._2))
    //将RDD类型的数据转化为数组
    val result = student_ave.collect()
    val out = new FileWriter("/example/sparkapp5/src/main/scala/average.txt", true)
    for (item <- result) {
      out.write(item + "\n")
      println(item)
    }
    out.close()
  }
}

2.2创建.sbt文件

如上同

2.3打包执行

如上同

题目要求要保留两位小数，我找的那个没有保留小数，我目前写的这个小数后面不止两位。

写入文件采用的是追加的方式。

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

补：

还是解决了，先写简单的程序调试，然后直接替换。

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD

刚开始想的不对，直接用的是Array，结果不出意外报错了。

object Test {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    var a = Array("feng", 12.355353)
    println(a)
    println(a(0))
    println(a(1))
    println(a(1).formatted("%.2f"))
    printf("%s %.2f\n", a(0), a(1))
  }
}

因为需要格式化输出的是一个Map，不是Array，所以需要修改代码。

[Ljava.lang.Object;@43a25848
feng
12.355353
12.36
feng 12.36

object Test {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    var map = Map[String, Double]("feng" -> 12.442424, "xi" -> 13.35262, "ze" -> 23.151425)
    for (elem <- map) {
      println(elem)
    }
    for ((key, value) <- map) {
      val roundedValue = BigDecimal(value).setScale(2, BigDecimal.RoundingMode.HALF_UP).toDouble
      println(s"($key,$roundedValue)")
    }
  }
}

(feng,12.442424)
(xi,13.35262)
(ze,23.151425)
(feng,12.44)
(xi,13.35)
(ze,23.15)

之后就是直接替换原始的代码就行了。

import java.io.FileWriter
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf

object SimpleApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //配置
    val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //读取文件Algorithm.txt
    val Algorithm = sc.textFile("file:///example/sparkapp5/src//main/scala/Algorithm.txt")
    //读取文件Database.txt
    val Database = sc.textFile("file:///example/sparkapp5/src//main/scala/Database.txt")
    //读取文件Python.txt
    val Python = sc.textFile("file:///example/sparkapp5/src//main/scala/Python.txt")
    //对三个文件进行整合
    val scoreSum = Algorithm ++ Database ++ Python
    //以空格切割将名字作为key，（成绩，1）作为value
    val student_grade = scoreSum.map(row => (row.split(" ")(0), (row.split(" ")(1).toInt, 1)))
    //求平均分数
    val student_ave = student_grade.reduceByKey((x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2)).map(x => (x._1, 1.0 * x._2._1 / x._2._2))
    //将RDD类型的数据转化为数组
    val result = student_ave.collect()
    val out = new FileWriter("/example/sparkapp5/src/main/scala/average.txt", true)
    /* for (item <- result) {
       out.write(item + "\n")
       println(item)
     }*/
    for ((key, value) <- result) {
      val roundedValue = BigDecimal(value).setScale(2, BigDecimal.RoundingMode.HALF_UP).toDouble
      out.write(s"($key,$roundedValue)\n")
      println(s"($key,$roundedValue)")
    }
    out.close()
  }
}

RDD编程初级实践,服务器,运维,spark,scala,RDD