一.实验题目

   实验所需要求：  centos7虚拟机 pyspark spark python3 hadoop分布式

统计历届春晚的节目数目

统计各个类型节目的数量，显示前10名

统计相声类节目历年的数目。

查询每个演员在春晚上表演节目的数量。

统计每年各类节目的数量，打印（节目类型、年份、数量）,按照节目类型升序排序，节目类型相同时其次按照年份降序排序

二 实验代码

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark.sql.functions import col, count, desc, asc, split, explode

# 创建 SparkSession

spark = SparkSession.builder \

    .appName("SpringFestivalGalaAnalysis") \

    .getOrCreate()

# 读取 CSV 文件

df = spark.read.csv("party.csv", sep="\t", header=False, inferSchema=True)

# 为 DataFrame 设置列名

columns = ["year", "program_type", "program_name", "performers"]

df = df.toDF(*columns)

# 统计历届春晚的节目数目

total_programs = df.count()

print(f"Total programs: {total_programs}")

# 统计各个类型节目的数量，显示前10名

program_type_counts = df.groupBy("program_type").count().orderBy(col("count").desc()).limit(10)

program_type_counts.show()

# 统计相声类节目历年的数目

xiangsheng_counts = df.filter(col("program_type") == "相声").groupBy("year").count().orderBy("year")

xiangsheng_counts.show()

# 查询每个演员在春晚上表演节目的数量

# 将 performers 字段拆分并展开

performers_df = df.withColumn("performer", explode(split(col("performers"), "、")))

performer_counts = performers_df.groupBy("performer").count().orderBy(col("count").desc())

performer_counts.show()

# 统计每年各类节目的数量，打印（节目类型、年份、数量）

# 按照节目类型升序排序，节目类型相同时其次按照年份降序排序

yearly_program_counts = df.groupBy("program_type", "year").count().orderBy([col("program_type").asc(), col("year").desc()])

yearly_program_counts.show()

# 停止 SparkSession

spark.stop()