【Spark SQL：计算平均分】

一、提出问题

• 计算学生成绩平均分
• java成绩

1 张益达 85
2 李炫迈 91
3 王绿箭 79
4 甄子丹 90
5 李连杰 93
6 关云长 91
7 赵子龙 87
8 李哪吒 81

• Django成绩

1 张益达 87
2 李炫迈 90
3 王绿箭 89
4 甄子丹 88
5 李连杰 90
6 关云长 79
7 赵子龙 92
8 李哪吒 89

• Spark成绩

1 张益达 78
2 李炫迈 95
3 王绿箭 79
4 甄子丹 89
5 李连杰 91
6 关云长 90 
7 赵子龙 95
8 李哪吒 79

• 启动HDFS集群与Spark

• 在HDFS上新建 /score目录
  

• 在/home目录下新建三个文本文件：java.txt django.txt spark.txt

• 将三个文件上传到HDFS的/score目录下
  
• 分别查看三个文件内容
  

二、解决问题

（一）新建Maven项目

（二）添加依赖

• 修改pom.xml文件

<?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.xjx.sql</groupId>
    <artifactId>GradeTopNBySQL</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）新建日志属性文件

• 在resources目录下创建日志属性文件log4j

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

• 将java目录改为scala
• 创建net.xjx.sql
  

（四）创建计算平均分单例对象

• 在net.xjx.sql包里创建CalculateAverageBySQL

package net.xjx.sql

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

/**
 * 功能：利用Spark SQL计算平均分
 * 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 name = fields(1)
        val score = fields(2).toInt
        Grade(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 name, cast(avg(score) as decimal(5, 2)) as average
        |   from t_grade
        |   group by name
        |""".stripMargin
    )

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

    // 关闭Spark会话
    spark.close()
  }

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

（五）运行程序