spark期末大作业RDD编程初级实践

1、需求描述

本次实验需要：系统：linux unbuntu14.04，处理器：至少需要两个处器，一个内核，内存：至少4G，硬盘空间：大小需要20GB。Hadoop：2.7.1以上版本，JDK：1.8以上版本，Spark：2.4.0以上版本，Python:3.6以上版本。

1、根据的数据分析某大学计算机系的成绩

（1）该系总共有多少学生；

（2）该系共开设了多少门课程；

（3）Tom同学的总成绩平均分是多少；

（4）求每名同学的选修的课程门数；

（5）该系DataBase课程共有多少人选修；

（6）各门课程的平均分是多少；

（7）使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课。

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

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

2、环境介绍

环境准备：

Hadoop下载与安装

/share/init?surl=mUR3M2U_lbdBzyV_p85eSA

（提取码：99bg）进入该百度云盘链接后，找到Hadoop安装文件hadoop-2.7.。

2、下载完后还需要配置必备工作才能安装hadoop。

(1)首先创建Hadoop用户,sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

(2)设置Hadoop用户密码,sudo passwd Hadoop

(3)为Hadoop用户增加管理员权限,sudo adduser hadoop sudo

(4)使用Hadoop用户登录后需要更新apt，sudo apt-get update

(5)安装vim, sudo apt-get install vim

(6)安装JAVA环境

sudo apt-get install openjdk-7-jre openjdk-7-jdk

(7) 安装好 OpenJDK 后，需要找到相应的安装路径，这个路径是用于配置 JAVA_HOME 环境变量的。

dpkg -L openjdk-7-jdk | grep '/bin/javac'

(8) 接着需要配置一下 JAVA_HOME 环境变量，为方便，我们在 ~/.bashrc 中进行设置, sudo vim ~/.bashrc

(9) 在文件最前面添加如下单独一行（注意 = 号前后不能有空格），将“JDK安装路径”改为上述命令得到的路径，并保存：

(10)刷新环境变量，source ~/.bashrc

(11)安装Hadoop，我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中

sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6. -C /usr/local

# 解压到/usr/local中

cd /usr/local/

sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoop

sudo chown -R hadoop ./hadoop # 修改文件权限

(12) Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息：

cd /usr/local/hadoop

./bin/hadoop version

Spark的下载安装

(1)Spark官方下载地址：/

(2) 这里是Local模式（单机模式）的 Spark安装。我们选择Spark 1.6.2版本，并且假设当前使用用户名hadoop登录了Linux操作系统。

sudo tar -zxf ~/下载/spark-1.6. -C /usr/local/ #解压

cd /usr/local

sudo mv ./spark-1.6.2-bin-without-hadoop/ ./spark #移动文件

sudo chown -R hadoop:hadoop ./spark #此处的hadoop 为你的用户名授权

(3) 安装后，还需要修改Spark的配置文件

cd /usr/local/spark

cp ./conf/ ./conf/

(4) 编辑文件(vim ./conf/)，在第一行添加以下配置信息:

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)

有了上面的配置信息以后，Spark就可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中，也可以从HDFS中读取数据。如果没有配置上面信息，Spark就只能读写本地数据，无法读写HDFS数据。配置完成后就可以直接使用，不需要像Hadoop运行启动命令。

3、数据来源描述

数据来源于期末大作业素材，分别是，，，，，六个文件，由于学校系统不支持双向复制粘贴（支持双向复制粘贴跳过），所以在windows系统中使用FileZilla软件传输到virtualbox虚拟机上，具体步骤如下：

在虚拟机网络设置为桥接模式，并打开虚拟机终端输入ifconfig，查看本地ip并复制，如无请刷新网络重试。
打开FileZilla，打开文件，站点管理器，新建站点，主机输入刚刚复制的ip地址，用户名输入hadoop，密码输入你虚拟机hadoop用户下的密码，点击连接。

连接成功便可以传输文件了。

4、数据上传及上传结果查看

5、数据处理过程描述

pyspark交互式编程

1、该系总共有多少学生:





lines=(“file:///usr/local/spark/sparksqldata/data.txt”)//获取data.txt文件



res = lines.map(lambda x:(“,”)).map(lambda x: x[0]) //获取每行数据的第1列




sum = ()// distinct去重




sum.count()//取元素总个数265

2、该系共开设了多少门课程；





lines = (“file:///usr/local/spark/sparksqldata/data.txt”) //获取data.txt文件



res = lines.map(lambda x:(“,”)).map(lambda x:x[1]) //获取每行数据的第2列



dis_res = ()//distinct去重



dis_res.count()//取元素总个数8

3、Tom同学的总成绩平均分是多少；





lines=(“file:///usr/local/spark/sparksqldata/data.txt”) //获取data.txt文件



res = lines.map(lambda x:(“,”)).filter(lambda x:x[0]==”Tom”) //筛选出Tom同学的成绩信息



(print)//循环输出




score = (lambda x:int(x[2]))//提取Tom同学的每门成绩，并转换为int类型



num = res.count() //Tom同学选课门数




sum_score = (lambda x,y:x+y) //Tom同学的总成绩



avg = sum_score/num // 总成绩/门数=平均分



print(avg)//输出平均分

4、求每名同学的选修的课程门数；





lines=(“file:///usr/local/spark/sparksqldata/data.txt”) //获取data.txt文件



res = lines.map(lambda x:(“,”)).map(lambda x:(x[0],1)) //学生每门课程都对应(学生姓名,1)，学生有n门课程则有n个(学生姓名,1)



each_res = (lambda x,y: x+y) //按学生姓名获取每个学生的选课总数



each_res.foreach(print)//循环输出

5、该系DataBase课程共有多少人选修；





lines=(“file:///usr/local/spark/sparksqldata/data.txt”) //获取data.txt文件



res=lines.map(lambdax:(“,”)).filter(lambda x:x[1]==”DataBase”)



res.count()//使用count统计

6、各门课程的平均分是多少；





lines=(“file:///usr/local/spark/sparksqldata/data.txt”) //获取Data.txt文件



res=lines.map(lambdax:(“,”)).map(lambdax:(x[1],(int(x[2]),1))) //为每门课程的分数后面新增一列1，表示1个学生选择了该课程。



temp = (lambda x,y:(x[0]+y[0],x[1]+y[1])) //按课程名聚合课程总分和选课人数。格式如(‘ComputerNetwork’, (7370, 142))



avg = (lambda x:(x[0], round(x[1][0]/x[1][1],2)))//课程总分/选课人数 = 平均分，并利用round(x,2)保留两位小数



(print)//循环输出

7、使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课。





lines=(“file:///usr/local/spark/sparksqldata/data.txt”) //获取data.txt文件



res=lines.map(lambdax:(“,”)).filter(lambda x:x[1]==”DataBase”)//筛选出选了DataBase课程的数据



accum = (0) //定义一个从0开始的累加器accum



(lambda x:accum.add(1))//遍历res，每扫描一条数据，累加器加1




accum.value //输出累加器的最终值1764

编写独立应用程序实现数据去重

1、导入SparkContext包

2、初始化SparkContext

3、加载两个文件A和B

4、使用union合并两个文件的内容

5、使用distinct去重操作

6、使用sortBy排序操作

7、将结果写入result文件中，repartition(1)的作用是让结果合并到一个文件中，不加的话会结果写入到两个文件





from pyspark import SparkContext



sc=SparkContext('local','sparksqldata')




lines1 = ("file:///usr/local/spark/sparksqldata/")




lines2 = ("file:///usr/local/spark/sparksqldata/")




lines = lines1.union(lines2)



dis_lines=lines.distinct()



res = dis_lines.sortBy(lambda x:x)



(1).saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/result")

总共500行数据，截图截至第一页。

编写独立应用程序实现求平均值问题





from pyspark import SparkContext



sc = SparkContext("local","sparksqldata")




lines1 = ("file:///usr/local/spark/sparksqldata/")




lines2 = ("file:///usr/local/spark/sparksqldata/")




lines3 = ("file:///usr/local/spark/sparksqldata/")




lines = lines1.union(lines2).union(lines3)




data = lines.map(lambda x:(" ")).map(lambda x:(x[0],(int(x[1]),1)))



res = data.reduceByKey(lambda x,y:(x[0]+y[0],x[1]+y[1]))




data = (lambda x:(x[0],round(x[1][0]/x[1][1],2)))




data.repartition(1).saveAsTextFile("file:///usr/local/spark/sparksqldata/result1")

6、经验总结

Spark是一个基于内存的快速的用于大规模数据处理的统一分析引擎。Spark有容错、并行的特性。spark发展迅猛，框架比hadoop更加灵活实用。减少了延时处理，提高性能效率实用灵活性，也可以与hadoop切实相互结合。RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心数据模型，也是一个抽象的元素集合，包含有数据。弹性体现在RDD的数据默认情况下是存储在内存中的，如果内存中存储不下，spark会自动将RDD中的数据写入到磁盘中。

经过这次期末大作业加深了对pyspark的印象，实验中使用编程了计算数据，首先先创建RDD，然后使用Map方法拆分每行记录，取出每行的第某个元素，然后使用方法实现结果。count方法来计算总个数，distinct方法去除重复数据，round方法保留小数等等。还有许多方法今后仍需继续学习，能够达到灵活运用的程度。

在这次大作业中发现，对spark和RDD编程还有许多不足，对RDD的理解不够深刻，对代码实际运用还有很多不足的地方，在今后的学习中，仍需要努力学习。

参考文献

[1]Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3/Ubuntu18.04(16.04)_厦大数据库实验室博客[J/OL]. /blog/2441-2/.
[2] Spark安装和编程实践（Spark2.4.0）[J/OL]. /blog/2501-2/

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