pySpark RDD编程其中题

使用pySpark RDD实现这些内容该系总共有多少学生；（10分） 实现代码： 实现过程及结果： ２）该系共开设了多少门课程；（10分） 实现代码： 实现过程及结果： 　 ３）Tom同学的总成绩平均分是多少；（10分） 实现代码： 实现过程及结果： ４）求每名同学的选修的课程门数；（10分） 实现代码： 实现过程及结果： 5）该系DataBase课程共有多少人选修；（10分） 实现代码： 实现过程及结果： 6）各门课程的平均分是多少；（10分） 实现代码： 实现过程及结果： 7）使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课。（10分） 实现代码： 实现过程及结果： 2编写独立应用程序实现数据去重（15分） 要求：对于两个输入文件A.txt和B.txt，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.txt。 实现代码： 结果截图： 在PySpark中，RDD（Resilient Distributed Datasets）是一种弹性分布式数据集，它是Spark的核心概念，用于处理大规模数据。本题目的主要内容是利用PySpark的RDD操作来完成一系列数据分析任务，具体包括统计学生总数、课程总数、特定学生平均分、每个学生的选课门数、特定课程选课人数以及所有课程的平均分。此外，还要求编写一个独立的应用程序来实现数据去重。 1. 计算该系总共有多少学生： 通过`textFile`函数读取数据文件，使用`map`将每一行数据按照逗号分割，获取第一列（学生姓名），然后使用`distinct`去除重复的学生名，最后调用`count`计算唯一学生的数量。 2. 计算该系共开设了多少门课程： 同样读取数据文件，但这次是提取第二列（课程名称），经过`distinct`操作去除重复课程，再计数。 3. 计算Tom同学的总成绩平均分： 通过`filter`找到所有Tom的数据行，接着提取第三列（成绩），将成绩转换为整数，然后使用`mean`计算平均值。 4. 求每名同学的选修的课程门数： 首先拆分数据行获取学生姓名和课程名，通过`distinct`去除重复的课程-学生对，然后使用`map`为每个学生计数，最后使用`reduceByKey`将相同学生的所有计数相加。 5. 该系DataBase课程共有多少人选修： 这里可以先统计所有课程的选课人数，然后查找DataBase课程的人数。可以先提取课程名，通过`filter`找出DataBase课程，然后计数。 6. 各门课程的平均分是多少： 这个需求需要先计算每门课程的所有学生的平均分，然后对所有课程求平均。可以先按课程分组，再计算每个组的平均分，最后求所有课程平均分的平均值。 7. 使用累加器计算共有多少人选了DataBase这门课： 累加器是Spark提供的一个共享变量，可以用于统计。创建一个累加器初始化为0，然后在每次遇到DataBase课程时增加1。 对于数据去重的任务，需要编写一个独立的Spark应用程序，读取两个文件A.txt和B.txt，将它们合并，然后利用`distinct`操作去重，最后将结果写入新的文件C.txt。实现过程中需要注意正确地读取和合并文件，以及处理数据去重的操作。 以上所有代码均需要在PySpark环境中运行，确保已配置好Spark环境，并且数据文件data.txt存在于指定路径下。此外，还需要注意文件A.txt和B.txt的格式和位置，以便正确地读取和合并数据。在实际操作中，可能需要根据数据实际情况调整代码中的分割符和过滤条件。