第1关：集合并行化创建RDD
任务描述
本关任务：计算并输出各个学生的总成绩。
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：1.集合并行化创建RDD，2.reduceByKey算子、foreach算子
集合创建RDD
Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。相当于是，集合中的部分数据会到一个节点上，而另一部分数据会到其他节点上。然后就可以用并行的方式来操作这个分布式数据集合，即RDD。
val list=List(1,2,3,4,5)
val stu=sc.parallelize(list,3)//参数1：Seq集合，必须。参数2：分区数，默认为该Application分配到的资源的CPU核数
//val stu=sc.makeRDD(list,3) //和parallelize用法一样。（该用法可以指定每一个分区的preferredLocations）。
val sum=stu.reduce(_+_)
println(sum)
输出：15
reduceByKey()
对元素为RDD[K,V]对的RDD中Key相同的元素的Value进行聚合
val list = List(("spark",2),("hive",1),("hive",2))
val stuRDD = sc.makeRDD(list)
stuRDD.reduceByKey(_+_)
输出：
(spark,2)
(hive,3)
foreach() ：对数据集中每一个元素运行函数
val list = List(1,2,3,4)
val stuRDD = sc.makeRDD(list)
stuRDD.foreach(print)//对这个RDD进行遍历输出
输出：1234
编程要求
根据提示，在右侧编辑器begin-end处补充代码，计算并输出各个学生的总成绩。
("bj",88)： bj指学生姓名，88指学生成绩。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试：
预期输出：
(bj,254)
(sh,221)
(gz,285)
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConfobject Student {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setAppName(this.getClass.getSimpleName).setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf)val arr1=Array(("bj",88),("sh",67),("gz",92))val arr2=Array(("bj",94),("sh",85),("gz",95))val arr3=Array(("bj",72),("sh",69),("gz",98))/********** begin **********/// 第一步：先将数组进行合并val combinedArr = arr1 ++ arr2 ++ arr3// 第二步：创建RDDval rdd = sc.parallelize(combinedArr)// 第三步：把相同key的进行聚合val totalScores = rdd.reduceByKey(_ + _)// 第四步：输出totalScores.collect().foreach(println)/********** end **********/sc.stop()}
}
这段代码首先创建了一个配置为本地模式的 SparkConf 和 SparkContext。然后，它定义了三个包含学生姓名和成绩的数组。在 begin 和 end 之间，代码执行了以下步骤：
使用 ++ 运算符将三个数组合并成一个数组。
使用 sc.parallelize(combinedArr) 将合并后的数组并行化，创建一个 RDD。
使用 reduceByKey(_ + _) 对 RDD 中的相同键（学生姓名）的值（成绩）进行聚合，得到每个学生的总成绩。
使用 collect().foreach(println) 方法将分布式数据集中的结果收集到驱动程序中，并遍历打印每个学生的总成绩。
第2关：读取外部数据集创建RDD
任务描述
本关任务：读取文本文件，按照文本中数据，输出老师及其出现次数。
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：1.读取文件创建RDD，2.本关所需算子。
读取文件
textFile()
val rdd = sc.textFile("/home/student.txt")//文件路径
算子
(1)map：对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。
scala> val numbers=sc.makeRDD(List(1,2,3,4))scala> numbers.map((i: Int) => i * 2)res0: List[Int] = List(2, 4, 6, 8)
(2) reduceByKey() ：对元素为RDD[K,V]对的RDD中Key相同的元素的Value进行聚合。
val list = List(("spark",2),("hive",1),("hive",2))val stuRDD = sc.makeRDD(list)stuRDD.reduceByKey(_+_).foreach(println)
输出： (spark,2) (hive,3)
(3)sortBy() ：对RDD中的元素进行排序。
val list = List(("spark",2),("hive",1),("hadoop",4))val stuRDD = sc.makeRDD(list)stuRDD.sortBy(_._2,false,3)//参数1：函数，排序规则有这个函数决定（必填） 参数2：升降序（true为升序，false为降序） 参数3：分区数量
编程要求
根据提示，在右侧编辑器begin-end处补充代码，按每位老师出现的次数降序，输出老师姓名和出现次数。
- 输入文件样例：
bigdata,laozhang bigdata,laoduan javaee,xiaoxu
bigdata指科目，laozhang指老师名称。
测试说明
平台会对你编写的代码进行测试：
预期输出： (laozhao,15) (laoyang,9) (laoduan,5) (xiaoxu,4) (laoli,3) (laozhang,2) (laoliu,1)
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConfobject Teachers {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf().setAppName("Teachers").setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf)val dataFile = "file:///root/step2_files"/********** begin **********/// 第一步：以外部文件方式创建RDDval rdd = sc.textFile(dataFile)// 第二步：将文件中每行的数据切分，得到自己想要的返回值val teacherRdd = rdd.map(line => (line.split(",")(1), 1))// 第三步：将相同的key进行聚合val aggregatedRdd = teacherRdd.reduceByKey(_ + _)// 第四步：按出现次数进行降序val sortedRdd = aggregatedRdd.sortBy(_._2, false)// 第五步：输出sortedRdd.collect().foreach(println)/********** end **********/sc.stop()}
}
这段代码首先创建了一个配置为本地模式的 SparkConf 和 SparkContext。然后，它定义了要读取的文本文件路径。在 begin 和 end 之间，代码执行了以下步骤：
使用 sc.textFile(dataFile) 从外部文件创建一个 RDD。
使用 map 函数将每行数据切分为老师名称和科目，并创建一个由老师名称和出现次数（初始为1）组成的元组 RDD。
使用 reduceByKey 函数对 RDD 中的相同老师名称的记录进行聚合，得到每位老师的总出现次数。
使用 sortBy 函数按照出现次数进行降序排序。
使用 collect().foreach(println) 方法将排序后的结果收集到驱动程序中，并遍历打印每位老师的姓名和出现次数。
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