2020寒假学习笔记06

　　今天只完成了第四个实验的第2题，这也是一下午的结果，今天一下午彻底自闭了，程序总是出错，并且错误还一直解决不了。今天效率低的原因是一直报数组越界的错误，可是怎么看数据文件都没有错误。最后的最后，也就是刚才，无奈之下将文件重新写了一遍，这样结果才终于对了。

　　第二题实验内容：　

2.编写独立应用程序实现数据去重

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

 

源代码：

　　

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner

object RemDup
{
    def main(args:Array[String])
    {
        val conf = new SparkConf().setAppName("RemDup")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val dataFile = "file:///usr/local/spark/mycode/remdup/data"
        val data = sc.textFile(dataFile,2)
        val res = data.filter(_.trim().length>0).map(line=>(line.trim,"")).partitionBy(new HashPartitioner(1)).groupByKey().sortByKey().keys
        res.saveAsTextFile("result")
    }
}

结果：

 

 

第三题实验内容：

3.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，供参考。

Algorithm 成绩：

小明 92

小红 87

 

小新 82

小丽 90

Database 成绩：

小明 95

小红 81

小新 89

小丽 85

Python 成绩：

小明 82

小红 83

小新 94

小丽 91

平均成绩如下：

(小红,83.67)

(小新,88.33)

(小明,89.67)

(小丽,88.67)

 

源代码：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner

object AvgScore
{
    def main(args:Array[String])
    {
        val conf = new SparkConf().setAppName("AvgScore")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val dataFile = "file:///usr/local/spark/mycode/avgscore/data"
        val data = sc.textFile(dataFile,3)
        val res=data.filter(_.trim().length>0).map(line=>(line.split(" ")(0).trim(),line.split(" ")(1).trim().toInt)).partitionBy(new HashPartitioner(1)).groupByKey().map(x=>{
        var n=0
        var sum=0.0
        for(i<-x._2){
            sum=sum+i
            n=n+1
        }
        val avg=sum/n
        val format=f"$avg%1.2f".toDouble
        (x._1,format)
        })
        res.saveAsTextFile("result2")
    }
}

 

实验结果：