一、统计、去重
1、案例数据介绍
WordCount统计：某电商网站记录了大量的用户对商品的收藏数据，并将数据存储在名为buyer_favorite的文本文件中。文本数据格式如下：
2、启动spark-shell
配置好spark环境，若还没有环境可以参考SparkStandalone伪分布式的配置。
进入到spark的命令行
3、 编写Scala语句，统计用户收藏数据中，每个用户收藏商品数量。
3.1、先在spark-shell中，加载数据。
val rdd = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/myspark3/wordcount/buy
3.2、执行统计并输出。
rdd.map(line=> (line.split('\t')(0),1)).reduceByKey(_+_).collect
解释：
1.line=>line.split(‘\t’)（0）:把读到的内容按分隔符进行划分，并取（0）位置的元素
2.rdd.map(line=>(line,1)):对每个元素操作，形成新的RDD，即(line,1)
3.rdd.map(line=> (line.split(‘\t’)(0),1))：把读到的元素按分隔符划分，取0位置元素，再与1合并形成新的RDD
4.reduceByKey(+)：将map后的RDD按照key进行合并，统计出value的值，并形成新的RDD
5.collect():用collect封装返回一个新数组
4、对上述实验中，用户收藏数据文件进行统计。根据商品ID进行去重，统计用户收藏数据中都有哪些商品被收藏。
rdd.map(line => line.split('\t')(1)).distinct.collect
rdd.map(line => line.split('\t')(1)).distinct.count
解释：
1.distinct([numTasks])：将原dataset中的元素去重，返回一个新的dataset
2.collect():用collect封装返回一个新数组，
3.count():返回一个数值，代表一共多少个元素
二、排序
1、案例数据介绍
电商网站都会对商品的访问情况进行统计，现有一个goods_visit文件，存储了电商网站中的各种商品以及此各个商品的点击次数。
2、根据商品的点击次数进行排序，并输出所有商品。
2.1、在Spark窗口，加载数据，将数据转变为RDD。
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/myspark3/sort/goods_visit");
2.2、对RDD进行统计并将结果打印输出。
rdd1.map(line => ( line.split('\t')(1).toInt, line.split('\t')(0) ) ).sortByKey(true).collect
解释：
1.toInt：将数据类型由string转换成int，即数值类型
2.sortByKey:按照Key（Int数值大小）进行排序，true为升序
三、join操作
1、案例数据介绍
现有某电商在2011年12月15日的部分交易数据。数据有订单表orders和订单明细表order_items，表结构及数据分别为：
orders表和order_items表，通过订单id进行关联，是一对多的关系。
2、查询在当天该电商网站，都有哪些用户购买了什么商品
2.1、在Spark窗口创建两个RDD，分别加载orders文件以及order_items文件中的数据。
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/myspark3/join/orders");
val rdd2 = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/myspark3/join/order_items");
2.2、我们的目的是查询每个用户购买了什么商品。所以对rdd1和rdd2进行map映射，得出关键的两个列的数据。
val rdd11 = rdd1.map(line=> (line.split('\t')(0), line.split('\t')(2)) )
val rdd22 = rdd2.map(line=> (line.split('\t')(1), line.split('\t')(2)) )
2.3、将rdd11以及rdd22中的数据，根据Key值，进行Join关联，得到最终结果。
val rddresult = rdd11 join rdd22
rddresult.collect
解释：
join：将两个同样是键值对类型的RDD,按照相同的key,连接在一起。如(K,V),(K<W)=>(k,(V,W))
结果格式化后部分展示：
四、求平均值
1、案例数据介绍
电商网站都会对商品的访问情况进行统计。现有一个goods_visit文件，存储了全部商品及各商品的点击次数。还有一个文件goods，记录了商品的基本信息。两张表的数据结构如下：
goods表：商品ID（goods_id），商品状态（goods_status），商品分类id（cat_id），评分（goods_score）
goods_visit表：商品ID（goods_id），商品点击次数（click_num）
商品表（goods）及商品访问情况表（goods_visit）可以根据商品id进行关联。
2、现在统计每个分类下，商品的平均点击次数是多少
2.1、在Spark窗口创建两个RDD，分别加载goods文件以及goods_visit文件中的数据。
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/myspark3/avg/goods")
val rdd2 = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/myspark3/avg/goods_visit")
2.2、我们的目的是统计每个分类下，商品的平均点击次数，我们可以分三步来做。
首先，对rdd1和rdd2进行map映射，得出关键的两个列的数据。
val rdd11 = rdd1.map(line=> (line.split('\t')(0), line.split('\t')(2)) )
val rdd22 = rdd2.map(line=> (line.split('\t')(0), line.split('\t')(1)) )
然后，将rdd11以及rdd22中的数据根据商品ID，也就是key值进行关联，得到一张大表。表结构变为：（商品id，（商品分类，商品点击次数））
val rddjoin = rdd11 join rdd22
结果格式：[商品id，（分类，点击次数）]
最后，在大表的基础上，进行统计。得到每个分类，商品的平均点击次数。
scala> rddjoin.map(x=>{
(x._2._1, (x._2._2.toLong, 1))}).reduceByKey((x,y)=>{
(x._1+y._1, x._2+y._2)}).map(x=>
{
(x._1, x._2._1*1.0/x._2._2)}).collect
解释：
1.rddjoin.map(x=>{(x._2._1, (x._2._2.toLong, 1))})：对于Array[(String, (String, String))] 类型的数据，下标是从1开始的，x._2._1代表（String,String）里的第一个String，后面类推。最后输出格式 [分类，（商品点击次数，1）]
2.reduceByKey((x,y)=>{(x._1+y._1, x._2+y._2)})：这里说明下(x,y)代表的是第一行内容x:（商品点击次数，1）和第二行内容y（商品点击次数，1） ，因此整个表达式代表以商品分类为key，分别对点击次数和商品个数作统计。最后输出格式 [分类，（点击次数，分类里商品的总个数）]
string,long,int
3.map(x=> {(x._1, x._2._1*1.0/x._2._2)})：x._1为分类，x._2._1 * 1.0 / x._2._2 为点击次数/商品总个数。最后输出格式为[String,Double]，从而得到每个分类，商品的平均点击次数。
写在文末
对Spark- API开发感兴趣的，如果觉得我写的文章还不那么烂，可以参考我的下篇博文~