【spark】小试牛刀sparksql和rdd

数据资料参考百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1nUj0NkKyHg0JoefJ_oz3ig?pwd=de8t
提取码：de8t

学习内容：

1. 在spark shell中完成3个pdf文件中相应RDD基本操作
2. Patient3.csv中包含病历数据，字段分别为：pid, 身高，体重，腰围，舒张压，收缩压。请RDD操作分别统计以下值：
   1)病人数量、平均身高、体重最大值、收缩压方差
   2)按体重升序、舒张压降序排序并输出
3. 温度.txt数据中包含一段时间的温度测量数据，数据说明如下：
   a)第15-19个字符是年份
   b)第45-50位是温度表示，+表示零上 -表示零下，且温度的值不能是9999，9999表示异常数据
   c)第50位值只能是0、1、4、5、9几个数字
   要求：采用Spark SQL实现获取每年的最低温度。

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val df = spark.read.option("header", "true").format("csv").load("data/patients3.csv")
df.describe("height","weight","systbp").show()
df.orderBy(df("weight"),-df("diasbp")).show()

val temp_filter = temp.filter(s => (s!="")&&(s.substring(46,50)!="9999")&&(List(0,1,4,5,9).contains(s.substring(50,51).toInt))).map( line => {
    
    
  (line.substring(15,19).toInt,line.substring(45,50).toInt)
} ).groupByKey().map(values=>(values._1,values._2.min)).collect()