spark 实验二 RDD编程初级实践

目录

一. pyspark交互式编程示例(学生选课成绩统计)

该系总共有多少学生;

该系DataBase课程共有多少人选修;

各门课程的平均分是多少;

使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课。

二.编写独立应用程序实现数据去重示例

该系共开设了多少门课程?

Tom同学的总成绩平均分是多少?

求每名同学的选修的课程门数?

编写独立应用程序实现求平均值问题


一. pyspark交互式编程示例(学生选课成绩统计)

请下载chapter4-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:

Tom,DataBase,80

Tom,Algorithm,50

Tom,DataStructure,60

Jim,DataBase,90

Jim,Algorithm,60

Jim,DataStructure,80

……

请根据给定的实验数据,在pyspark中通过编程来计算以下内容:

【参考答案】

  1. 该系总共有多少学生;

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x: x[0]) //获取每行数据的第1列 >>> distinct_res = res.distinct()  //去重操作>>> distinct_res.count()//取元素总个数//265

答案为:265人

  1. 该系DataBase课程共有多少人选修;

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).filter(lambda x:x[1]=="DataBase")>>> res.count()//126

答案为126人

  1. 各门课程的平均分是多少;

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).map(lambda x:(x[1],(int(x[2]),1))) //为每门课程的分数后面新增一列1,表示1个学生选择了该课程。格式如('ComputerNetwork', (44, 1))>>> temp = res.reduceByKey(lambda x,y:(x[0]+y[0],x[1]+y[1])) //按课程名聚合课程总分和选课人数。格式如('ComputerNetwork', (7370, 142))>>> avg = temp.map(lambda x:(x[0], round(x[1][0]/x[1][1],2)))//课程总分/选课人数 = 平均分,并利用round(x,2)保留两位小数>>> avg.foreach(print)

答案为:

('ComputerNetwork', 51.9)('Software', 50.91)('DataBase', 50.54)('Algorithm', 48.83)('OperatingSystem', 54.94)('Python', 57.82)('DataStructure', 47.57)('CLanguage', 50.61)

使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课。

>>> lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/Data01.txt")>>> res = lines.map(lambda x:x.split(",")).filter(lambda x:x[1]=="DataBase")//筛选出选了DataBase课程的数据>>> accum = sc.accumulator(0) //定义一个从0开始的累加器accum>>> res.foreach(lambda x:accum.add(1))//遍历res,每扫描一条数据,累加器加1>>> accum.value //输出累加器的最终值//126

答案:共有126人

二.编写独立应用程序实现数据去重示例

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

(1)假设当前目录为/usr/local/spark/mycode/remdup,在当前目录下新建一个remdup.py文件,复制下面代码;

from pyspark import SparkContext

#初始化SparkContext

sc = SparkContext('local','remdup')

#加载两个文件A和B

lines1 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/A")

lines2 = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/B")

#合并两个文件的内容

lines = lines1.union(lines2)

#去重操作

distinct_lines = lines.distinct()

#排序操作

res = distinct_lines.sortBy(lambda x:x)

#将结果写入result文件中,repartition(1)的作用是让结果合并到一个文件中,不加的话会结果写入到两个文件

res.repartition(1).saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/mycode/remdup/result")

(2)最后在目录/usr/local/spark/mycode/remdup下执行下面命令执行程序(注意执行程序时请先退出pyspark shell,否则会出现“地址已在使用”的警告);

$ python3 remdup.py

(3)在目录/usr/local/spark/mycode/remdup/result下即可得到结果文件part-00000。

拓展

  1. 该系共开设了多少门课程?

  1. Tom同学的总成绩平均分是多少?

  1. 求每名同学的选修的课程门数?

  1. 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,

Algorithm成绩(文件名 Algorithm_.txt):

小明 92

小红 87

小新 82

小丽 90

Database成绩(文件名 Database_.txt):

小明 95

小红 81

小新 89

小丽 85

Python成绩(文件名 Python_.txt):

小明 82

小红 83

小新 94

小丽 91

平均成绩格式如下:

    (小红,83.67)

    (小新,88.33)

    (小明,89.67)

(小丽,88.67)

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/272271.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

关于Python读取Excel表格中的内容

1、准备 首先准备好Excel表,并向里面填充好内容 2、相关算法 import pandas as pd# file_path rE:\data.xlsx # r对路径进行转义,windows需要 file_path rdata.xlsx# 这行代码括号里的head0,表示excel文件中第一行是表头,…

解决ChatGPT发送消息没有反应

ChatGPT发消息没反应 今天照常使用ChatGPT来帮忙码代码,结果发现发出去的消息完全没有反应,即不给我处理,也没有抱任何的错误,按浏览器刷新,看起来很正常,可以查看历史对话,但是再次尝试还是一…

MySQL安装使用(mac)

目录 一、下载MySQL 二、环境变量 三、启动 MySql 四、初始化密码设置 一、下载MySQL 打开 MySql 官方下载页面 我是macOS12,所以选择了8.0.30 下载完成之后,打开安装,一直下一步安装完成,在最后安装完成时,会弹出…

《赵玉平说职场智慧》读书笔记

目录 一、宋江是如何成为笼络人心的领导 二、给你一个干的理由——宋江的精神激励策略 三、团队如何应对这种多样化的挑战 帮领导解决难题 帮领导打退强敌 替领导四处出席 帮领导做好杂事 帮领导打响名气 四、小人难养,小心唯上 五、如何拒绝? …

Python和Google Colab进行卫星图像二维小波变化和机器学习

2D 小波分解是图像处理中的一种流行技术,使用不同的滤波器将图像分解为不同的频率分量(“近似”和“细节”系数)。该技术对于各种图像处理任务特别有用,例如压缩、去噪、特征提取和边缘检测。 在本文中,我们将演示如何在 Google Colab 中使用 Python 下载高分辨率样本卫星…

什么是MAE和MSE?

平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和平均方差误差(Mean Squared Error,MSE)是常用的评价回归模型性能的指标。它们用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。 在深度学习领域,MAE 和 MSE 是…

python使用selenium webdriver chrome

安装selenum包 pip install selenium 安装chrome驱动 查看chrome版本 安装驱动 下载地址:https://googlechromelabs.github.io/chrome-for-testing/#stable 找到符合版本的驱动下载,解压,把解压后的路径加入PATH环境变量中: …

单片机为什么需要时钟?2种时钟电路对比?

目录 一、晶体振荡器(Crystal Oscillator)的核心知识 二、单片机为什么需要时钟电路? 三、单片机的时钟电路方案 01、外部晶振方案 02、内部晶振方案 四、总结 单片机研发设计的项目中,它的最小电路系统包含 电源电路复位…

MySQL安装与卸载

安装 1). 双击官方下来的安装包文件 2). 根据安装提示进行安装(全部默认就可以) 安装MySQL的相关组件,这个过程可能需要耗时几分钟,耐心等待。 输入MySQL中root用户的密码,一定记得记住该密码 配置 安装好MySQL之后,还需要配置环境变量&am…

技术选型思考:分库分表和分布式DB(TiDB/OceanBase) 的权衡与抉择

在当今数据爆炸的时代,数据库作为存储和管理数据的核心组件,其性能和扩展性成为了企业关注的重点。随着业务的发展和数据量的不断增长,传统的单库单表架构逐渐暴露出性能瓶颈和扩展性限制。为了应对这些挑战,企业常常需要在分库分…

【Redis知识点总结】(三)——Redis持久化机制、内存淘汰策略、惰性删除机制

Redis知识点总结(三)——Redis持久化机制、内存淘汰策略、惰性删除机制 Redis持久化RDBAOFAOF与RDB的对比混合持久化 内存淘汰策略惰性删除机制 Redis持久化 Redis有两种数据持久化的方式,一种是RDB、一种是AOF。 RDB RDB是内存快照&#…

Python学习日记之学习turtle库(下 篇)

前言: 书接上篇,我们继续来了解Python内置库 turtle功能库。在前面的文章中,我们初步的了解了一下 turtle库,画布和画笔相关的函数,那么我们继续来深入了解一下吧。 详情见: Python学习日记之学习turtle库…

练习3-softmax分类(李沐函数简要解析)与d2l.train_ch3缺失的简单解决方式

环境为:练习1的环境 网址为:https://www.bilibili.com/video/BV1K64y1Q7wu/?spm_id_from333.1007.top_right_bar_window_history.content.click 代码简要解析 导入模块 导入PyTorch 导入Torch中的nn模块 导入d2l中torch模块 并命名为d2l import torch from torch import nn…

Pytorch学习 day07(神经网络基本骨架的搭建、2D卷积操作、2D卷积层)

神经网络基本骨架的搭建 Module:给所有的神经网络提供一个基本的骨架,所有神经网络都需要继承Module,并定义_ _ init _ _方法、 forward() 方法在_ _ init _ _方法中定义,卷积层的具体变换,在forward() 方法中定义&am…

SpringBoot整合Redis实现分布式锁

SpringBoot整合Redis实现分布式锁 分布式系统为什么要使用分布式锁? 首先,分布式系统是由多个独立节点组成的,这些节点可能运行在不同的物理或虚拟机器上,它们通过网络进行通信和协作。在这样的环境中,多个节点可能同…

UnityShader常用算法笔记(颜色叠加混合、RGB-HSV-HSL的转换、重映射、UV序列帧动画采样等,持续更新中)

一.颜色叠加混合 1.Blend混合 // 正常,透明度混合 Normal Blend SrcAlpha OneMinusSrcAlpha //柔和叠加 Soft Additive Blend OneMinusDstColor One //正片叠底 相乘 Multiply Blend DstColor Zero //两倍叠加 相加 2x Multiply Blend DstColor SrcColor //变暗…

论文研读笔记1:

1.Improving Domain-Adapted Sentiment Classification by Deep Adversarial Mutual Learning: 1.1本篇论文提出了一种名为深度对抗性互学习(Deep Adversarial Mutual Learning, DAML)的新方法,用于改进领域适应性情感分类。 对…

Python快速入门系列-1

Python快速入门系列 第一章: Python简介1.1 Python的历史与发展1.2 Python的优势与特点1.2.1 易学易用1.2.2 动态类型1.2.3 丰富的标准库与第三方库1.2.4 面向对象与函数式编程1.2.5 广泛应用领域 1.3 Python的应用领域 第一章: Python简介 1.1 Python的历史与发展 Python是一…

Winform窗体随着屏幕的DPI缩放,会引起窗体变形及字体变形,superTabControl标签字体大小不匹配

一、前言 superTabControl做的浏览器标签(cefsharp)在缩放比例(125%,150%时字体不协调) 物联网浏览器,定制浏览器,多媒体浏览器(支持H264)参考栏目文章即可 二、配置参数 app.manifest参数 dpiAware =true <application xmlns="urn:schemas-microsoft-c…

ComfyUI-Flowty-TripoSR

这是一个自定义节点&#xff0c;可让您直接从ComfyUI使用TripoSR。TripoSR 是由 Tripo AI 和 Stability AI 合作开发的最先进的开源模型&#xff0c;用于从单个图像快速前馈 3D 重建。&#xff08;TL;DR 它从图像创建 3d 模型。这篇文章主要介绍了将TripoSR作为ComfyUI节点的配…