Spark SQL案例:计算平均分

一、提出任务

  • 有多科成绩表,比如python.txt、spark.txt、django.txt,计算每个学生三科平均分

  • Python成绩表 - python.txt

1 张三丰 89
2 李孟达 95
3 唐雨涵 92
4 王晓云 93
5 张晓琳 88
6 佟湘玉 88
7 杨文达 66
8 陈燕文 98
  • Spark成绩表 - spark.txt
1 张三丰 67
2 李孟达 78
3 唐雨涵 89
4 王晓云 75
5 张晓琳 93
6 佟湘玉 70
7 杨文达 87
8 陈燕文 90
  • Django成绩表 - django.txt
1 张三丰 88
2 李孟达 93
3 唐雨涵 97
4 王晓云 87
5 张晓琳 79
6 佟湘玉 89
7 杨文达 93
8 陈燕文 95
  • 期望输出结果如下所示:
1 张三丰 81.33
2 李孟达 88.67
3 唐雨涵 92.67
4 王晓云 85.00
5 张晓琳 86.67
6 佟湘玉 82.33
7 杨文达 82.00
8 陈燕文 94.33
  • 预备工作:启动集群的HDFS与Spark
    在这里插入图片描述
  • 在HDFS上新建/score目录
    在这里插入图片描述
  • master虚拟机上创建三个成绩文件
    在这里插入图片描述
  • 将三个成绩文件上传到HDFS的/score目录
    在这里插入图片描述
  • 查看三个成绩文件内容
    在这里插入图片描述

二、完成任务

(一)新建Maven项目

  • 设置项目信息(项目名、保存位置、组编号、项目编号)
    在这里插入图片描述
  • 单击【Finish】按钮
    在这里插入图片描述
  • java目录改成scala目录
    在这里插入图片描述

(二)添加相关依赖和构建插件

  • pom.xml文件里添加依赖与Maven构建插件
    在这里插入图片描述
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
         http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>net.huawei.sql</groupId>
    <artifactId>CalculateAverage</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.scala-lang</groupId>
            <artifactId>scala-library</artifactId>
            <version>2.11.12</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.1.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
            <version>2.1.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.3.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.3.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>scala-compile-first</id>
                        <phase>process-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>add-source</goal>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                    <execution>
                        <id>scala-test-compile</id>
                        <phase>process-test-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

(三)创建日志属性文件

  • 在资源文件夹里创建日志属性文件 - log4j.properties
    在这里插入图片描述
log4j.rootLogger=ERROR, stdout, logfile
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.logfile.File=target/spark.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=%d %p [%c] - %m%n

(四)创建计算平均分单例对象

  • net.huawei.sql包里创建CalculateAverageBySQL单例对象
    在这里插入图片描述
package net.huawei.sql

import org.apache.spark.sql.{
    
    Dataset, SparkSession}

/**
 * 功能:利用Spark SQL计算平均分
 * 作者:华卫
 * 日期:2022年06月16日
 */
object CalculateAverageBySQL {
    
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
    // 创建或得到Spark会话对象
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("CalculateAverageBySQL")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()
    // 读取HDFS上“/score”目录里的成绩文件
    val lines: Dataset[String] = spark.read.textFile("hdfs://master:9000/score")
    // 导入隐式转换
    import spark.implicits._
    // 创建成绩数据集
    val gradeDS: Dataset[Grade] = lines.map(
      line => {
    
    
        val fields = line.split(" ")
        val id = fields(0).toInt
        val name = fields(1)
        val score = fields(2).toInt
        Grade(id, name, score)
      })
    // 将数据集转换成数据帧
    val df = gradeDS.toDF();
    // 基于数据帧创建临时表
    df.createOrReplaceTempView("t_grade")
    // 查询临时表,计算平均分
    val avg = spark.sql(
      """
        |select first(id) as id, name, cast(avg(score) as decimal(5, 2)) as average
        |   from t_grade
        |   group by name
        |   order by id
        |""".stripMargin
    )

    // 按照指定格式输出平均成绩
    println()
    avg.collect.foreach(row => println(row(0) + " " + row(1) + " " + row (2)))

    // 关闭Spark会话
    spark.close()
  }

  // 定义成绩样例类
  case class Grade(id: Int, name: String, score: Int)
}

(五)本地运行程序,查看结果

  • 在控制台查看输出结果
    在这里插入图片描述

三、课后练习

任务1、计算平均分,按平均分降序排列

  • 输出结果如下图所示
    在这里插入图片描述

任务2、利用Spark RDD计算平均分

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