因为这段时间在学习Spark，所以本篇博客为大家带来关于Spark的综合性练习一道。
码字不易，先赞后看，养成习惯!
首先让我们准备好该题所需的数据 test.txt
数据结构如下依次是：班级 姓名 年龄 性别 科目 成绩
代码语言：javascript复制12 宋江 25 男 chinese 50
12 宋江 25 男 math 60
12 宋江 25 男 english 70
12 吴用 20 男 chinese 50
12 吴用 20 男 math 50
12 吴用 20 男 english 50
12 杨春 19 女 chinese 70
12 杨春 19 女 math 70
12 杨春 19 女 english 70
13 李逵 25 男 chinese 60
13 李逵 25 男 math 60
13 李逵 25 男 english 70
13 林冲 20 男 chinese 50
13 林冲 20 男 math 60
13 林冲 20 男 english 50
13 王英 19 女 chinese 70
13 王英 19 女 math 80
13 王英 19 女 english 70题目先为大家展示出来，答案见文末~
1. 读取文件的数据test.txt
2. 一共有多少个小于20岁的人参加考试？
3. 一共有多少个等于20岁的人参加考试？
4. 一共有多少个大于20岁的人参加考试？
5. 一共有多个男生参加考试？
6. 一共有多少个女生参加考试？
7. 12班有多少人参加考试？
8. 13班有多少人参加考试？
9. 语文科目的平均成绩是多少？
10. 数学科目的平均成绩是多少？
11. 英语科目的平均成绩是多少？
12. 每个人平均成绩是多少？
13. 12班平均成绩是多少？
14. 12班男生平均总成绩是多少？
15. 12班女生平均总成绩是多少？
16. 13班平均成绩是多少？
17. 13班男生平均总成绩是多少？
18. 13班女生平均总成绩是多少？
19. 全校语文成绩最高分是多少？
20. 12班语文成绩最低分是多少？
21. 13班数学最高成绩是多少？
22. 总成绩大于150分的12班的女生有几个？
23. 总成绩大于150分，且数学大于等于70，且年龄大于等于19岁的学生的平均成绩是多少？
答案马上来咯，Ready？Go
/*
* @Auther: Alice菌
* @Date: 2020/4/5 09:18
* @Description:
流年笑掷 未来可期。以梦为马,不负韶华!
*/
object test {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val config = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test")
val sc = new SparkContext(config)
// 1.读取文件的数据test.txt
// 返回包含所有行数据的列表
val data: RDD[String] = sc.textFile("E:\2020大数据新学年\BigData\05-Spark\0403\test.txt")
//val value: RDD[Array[String]] = sc.makeRDD(List("12 宋江 25 男 chinese 50")).map(x=>x.split(" "))
// 2. 一共有多少个小于20岁的人参加考试？ 2
val count1: Long = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(2).toInt<20).groupBy(_(1)).count()
// 3. 一共有多少个等于20岁的人参加考试？ 2
val count2: Long = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(2).toInt==20).groupBy(_(1)).count()
// 4. 一共有多少个大于20岁的人参加考试？ 2
val count3: Long = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(2).toInt>20).groupBy(_(1)).count()
// 5. 一共有多个男生参加考试？ 4
val count4: Long = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(3).equals("男")).groupBy(_(1)).count()
// 6. 一共有多少个女生参加考试？ 2
val count5: Long = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(3).equals("女")).groupBy(_(1)).count()
// 7. 12班有多少人参加考试？ 3
val count6: Long = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(0).equals("12")).groupBy(_(1)).count()
// 8. 13班有多少人参加考试？ 3
val count7: Long = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(0).equals("13")).groupBy(_(1)).count()
// 9. 语文科目的平均成绩是多少？ 58.333333333333336
val mean1 = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(4).equals("chinese")).map(x=>x(5).toInt).mean()
// 10. 数学科目的平均成绩是多少？ 63.333333333333336
val mean2 = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(4).equals("math")).map(x=>x(5).toInt).mean()
// 11. 英语科目的平均成绩是多少？ 63.333333333333336
val mean3 = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(4).equals("english")).map(x=>x(5).toInt).mean()
// 12. 每个人平均成绩是多少？
//(王英,73)
//(杨春,70)
//(宋江,60)
//(李逵,63)
//(吴用,50)
//(林冲,53)
val every_socre: RDD[(String, Any)] = data.map(x=>x.split(" ")).map(x=>(x(1),x(5).toInt)).groupByKey().map(t=>(t._1,t._2.sum /t._2.size))
// 13. 12班平均成绩是多少？ 60.0
var mean5 = data.map(x => x.split(" ")).filter(x => x(0).equals("12")).map(x => x(5).toInt).mean()
// 14. 12班男生平均总成绩是多少？ 165.0
// (宋江,180)
// (吴用,150)
val boy12_avgsocre: Double = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(0).equals("12") && x(3).equals("男")).map(x=>(x(1),x(5).toInt)).groupByKey().map(t=>(t._1,t._2.sum)).map(x=>x._2).mean()
// 15. 12班女生平均总成绩是多少？ 210.0
// (杨春,210)
val girl12_avgsocre: Double = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(0).equals("12") && x(3).equals("女")).map(x=>(x(1),x(5).toInt)).groupByKey().map(t=>(t._1,t._2.sum)).map(x=>x._2).mean()
// 16. 13班平均成绩是多少？ 63.333333333333336
var mean8 = data.map(x => x.split(" ")).filter(x => x(0).equals("13")).map(x => x(5).toInt).mean()
// 17. 13班男生平均总成绩是多少？ 175.0
//(李逵,190)
//(林冲,160)
val boy13_avgsocre: Double = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(0).equals("13") && x(3).equals("男")).map(x=>(x(1),x(5).toInt)).groupByKey().map(t=>(t._1,t._2.sum)).map(x=>x._2).mean()
// 18. 13班女生平均总成绩是多少？
//(王英,220)
val girl13_avgsocre: Double = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(0).equals("13") && x(3).equals("女")).map(x=>(x(1),x(5).toInt)).groupByKey().map(t=>(t._1,t._2.sum)).map(x=>x._2).mean()
// 19. 全校语文成绩最高分是多少？ 70
var max1 = data.map(x => x.split(" ")).filter(x => x(4).equals("chinese")).map(x => x(5).toInt).max()
// 20. 12班语文成绩最低分是多少？ 50
var max2 = data.map(x => x.split(" ")).filter(x => x(4).equals("chinese") && x(0).equals("12")).map(x => x(5).toInt).min()
// 21. 13班数学最高成绩是多少？ 80
var max3 = data.map(x => x.split(" ")).filter(x => x(4).equals("math") && x(0).equals("13")).map(x => x(5).toInt).max()
// 22. 总成绩大于150分的12班的女生有几个？ 1
//(杨春,210)
val count12_gt150girl: Long = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(0).equals("12") && x(3).equals("女")).map(x=>(x(1),x(5).toInt)).groupByKey().map(t=>(t._1,t._2.sum)).filter(x=>x._2>150).count()
// 23. 总成绩大于150分，且数学大于等于70，且年龄大于等于19岁的学生的平均成绩是多少？
//val countall: Long = data.map(x=>x.split(" ")).filter(x=>x(2).toInt>=19 && x(3).equals("女")).map(x=>(x(1),x(5).toInt)).groupByKey().map(t=>(t._1,t._2.sum)).filter(x=>x._2>150).count()
val complex1 = data.map(x => {val line = x.split(" "); (line(0) "," line(1) "," line(3),line(5).toInt)})
//(13,李逵,男 , 60)
val complex2 = data.map(x => {val line = x.split(" "); (line(0) "," line(1) "," line(2) "," line(3) "," line(4),line(5).toInt)})
//(12,宋江,男,chinese , 50)
// 过滤出总分大于150的,并求出平均成绩 (13,李逵,男,(60,1)) (13,李逵,男,(190,3)) 总成绩大于150 (13,李逵,男,63)
val com1: RDD[(String, Int)] = complex1.map(x=>(x._1,(x._2,1))).reduceByKey((a, b)=>(a._1 b._1,a._2 b._2)).filter(a=>(a._2._1>150)).map(t=>(t._1,t._2._1/t._2._2))
// 注意：reduceByKey 自定义的函数 是对同一个key值的value做聚合操作
//(12,杨春,女 , 70)
//(13,王英,女 , 73)
//(12,宋江,男 , 60)
//(13,林冲,男 , 53)
//(13,李逵,男 , 63)
//过滤出 数学大于等于70，且年龄大于等于19岁的学生 filter方法返回一个boolean值 【数学成绩大于70并且年龄>=19】 为了将最后的数据集与com1做一个join,这里需要对返回值构造成com1格式的数据
val com2: RDD[(String, Int)] = complex2.filter(a=>{val line = a._1.split(",");line(4).equals("math") && a._2>=70 && line(2).toInt>=19}).map(a=>{val line2 = a._1.split(",");(line2(0) "," line2(1) "," line2(3),a._2.toInt)})
//(12,杨春,女 , 70)
//(13,王英,女 , 80)
// val common: RDD[(String, (Int, Int))] = com1.join(com2)
// common.foreach(println)
// (12,杨春,女 , (70,70))
// (13,王英,女 , (73,80))
// 使用join函数聚合相同key组成的value元组
// 再使用map函数格式化元素
val result = com1.join(com2).map(a =>(a._1,a._2._1))
//(12,杨春,女,70)
//(13,王英,女,73)
//到这里就大功告成了!!!!!!!!!!
}
}因为在博主写的代码中，对于每一题都有较为详细的注释，并且将每题的答案都标注在了题目的周围，细致的小伙伴们可以参考一下。
好了，本次的分享就到这里了，对大数据技术感兴趣的朋友可以点赞关注博主|ू･ω･` )
