编写spark程序

Spark编程题解析与解答

1. 根据条件筛选数据并进行聚合

假设有一个包含员工信息的RDD，包括员工姓名、部门和工资，现需要根据部门筛选出工资大于5000的员工，并计算每个部门工资大于5000的员工人数和平均工资。

```scala

val employeeData = sc.parallelize(Seq(

("Alice", "HR", 6000),

("Bob", "Engineering", 5500),

("Charlie", "HR", 4800),

("David", "Sales", 5100),

("Eve", "Engineering", 6200)

))

val filteredEmployees = employeeData.filter{ case (name, department, salary) => salary > 5000 }

val departmentStats = filteredEmployees.map{ case (name, department, salary) => (department, (1, salary)) }

.reduceByKey{ case ((count1, sum1), (count2, sum2)) => (count1 count2, sum1 sum2) }

.mapValues{ case (count, totalSalary) => (count, totalSalary / count) }

```

在这个例子中，我们首先使用`filter`方法筛选出工资大于5000的员工，然后使用`map`方法构建部门员工人数和工资统计的键值对，接着使用`reduceByKey`方法按部门进行聚合并计算总人数和总工资，最后使用`mapValues`方法计算平均工资。

2. 读取文本文件并统计单词频次

假设有一个文本文件，需要使用Spark读取该文件并统计每个单词出现的频次，然后按频次降序排列并输出前10个单词和对应的频次。

```scala

val textFile = sc.textFile("hdfs://path/to/your/textfile.txt")

val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))

.map(word => (word, 1))

.reduceByKey(_ _)

val top10Words = wordCounts.map{ case (word, count) => (count, word) }

.sortByKey(false)

.take(10)

.map{ case (count, word) => (word, count) }

```

在这个例子中，我们首先使用`textFile`方法读取文本文件，然后使用`flatMap`方法将每行文本拆分成单词并转换成 `(word, 1)` 键值对的形式，接着使用`reduceByKey`方法对相同单词进行统计计数，最后使用`sortByKey`方法按频次降序排列并取前10个单词。

3. 使用Spark SQL对数据进行查询与分析

假设有一个包含用户购买记录的数据表，并且需要统计每个用户的总消费金额并按消费金额降序排列。

```scala

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder().appName("UserPurchaseAnalysis").getOrCreate()

// 读取数据并创建临时视图

val purchaseData = spark.read.csv("hdfs://path/to/your/purchase_data.csv")

purchaseData.createOrReplaceTempView("purchases")

// 执行SQL查询

val purchaseSummary = spark.sql("SELECT user_id, SUM(amount) AS total_spent FROM purchases GROUP BY user_id ORDER BY total_spent DESC")

purchaseSummary.show()

```

在这个例子中，我们首先使用`SparkSession`创建Spark SQL会话，然后使用`read`方法读取购买记录数据并创建临时视图，接着使用`sql`方法执行SQL查询，统计每个用户的总消费金额并按消费金额降序排列，最后使用`show`方法展示查询结果。

以上是三个常见的Spark编程题的解答与解析，希望能帮助你更好地理解Spark编程。

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