.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。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。 输入文件 A 的样例如下： 20170101 x 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170105 z 20170106 z 输入文件 B 的样例如下： 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 z 20170105 y 根据输入的文件 A 和 B 合并得到的输出文件 C 的样例如下： 20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y 20170105 z 20170106 z

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner
object RemDup {
 def main(args: Array[String]) {
 val conf = new SparkConf().setAppName("RemDup")
 val sc = new SparkContext(conf)
 val dataFile = "file:///home/charles/data"
 val data = sc.textFile(dataFile,2)
 val res = data.filter(_.trim().length>0).map(line=>(line.trim,"")).partitionBy(new 
HashPartitioner(1)).groupByKey().sortByKey().keys
 res.saveAsTextFile("result")
 } }

　

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。下面是输入文件和输出文件的一个样例，供参考。 Algorithm 成绩： 小明 92 小红 87 小新 82 小丽 90 Database 成绩： 小明 95 小红 81 小新 89 小丽 85 Python 成绩： 小明 82 小红 83 小新 94 小丽 91 平均成绩如下： (小红,83.67) (小新,88.33) (小明,89.67) (小丽,88.67)  

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.HashPartitioner
object AvgScore {
 def main(args: Array[String]) {
 val conf = new SparkConf().setAppName("AvgScore")
 val sc = new SparkContext(conf)
 val dataFile = "file:///home/charles/data"
 val data = sc.textFile(dataFile,3)
val res = data.filter(_.trim().length>0).map(line=>(line.split(" ")(0).trim(),line.split(" 
")(1).trim().toInt)).partitionBy(new HashPartitioner(1)).groupByKey().map(x => {
 var n = 0
 var sum = 0.0
 for(i <- x._2){
 sum = sum + i
 n = n +1
 }
 val avg = sum/n
 val format = f"$avg%1.2f".toDouble
 (x._1,format)
 })
 res.saveAsTextFile("result")
 } }