08 学生课程分数的Spark SQL分析

一. 读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame。

1.生成“表头”

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2.生成“表中的记录”

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3.把“表头”和“表中的记录”拼装在一起

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用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求,并和用RDD操作的实现进行对比:

  • 每个分数+5分。
    • df_scs.select(‘name‘,‘cource‘,df_scs[‘score‘]+5).show()
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  • 总共有多少学生?
    • df_scs.select(‘name‘).distinct().count()
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  • 总共开设了哪些课程?
    • df_scs.select(‘cource‘).distinct().show()
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  • 每个学生选修了多少门课?
    • df_scs.groupBy(‘name‘).count().show()
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  • 每门课程有多少个学生选?
    • df_scs.groupBy(‘cource‘).count().show()
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  • 每门课程大于95分的学生人数?
    • df_scs.filter(df_scs[‘score‘]>95).groupBy(‘cource‘).count().show()
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  • Tom选修了几门课?每门课多少分?
    • df_scs.filter(df_scs[‘name‘]==‘Tom‘).select(‘cource‘,‘score‘).show()
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  • Tom的成绩按分数大小排序。
    • df_scs.filter(df_scs[‘name‘]==‘Tom‘).sort(df_scs[‘score‘].desc()).show()
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  • Tom的平均分
    • df_scs.filter(df_scs[‘name‘]==‘Tom‘).groupBy(‘cource‘).avg(‘score‘).show()

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  • 求每门课的平均分,最高分,最低分。
    • df_scs.groupBy("cource").avg(‘score‘).show()
    • df_scs.groupBy("cource").max(‘score‘).show()
    • df_scs.groupBy("cource").min(‘score‘).show()
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    •  08 学生课程分数的Spark SQL分析

  • 求每门课的选修人数及平均分,精确到2位小数。
    • df_scs.select(countDistinct(‘name‘).alias(‘学生人数‘),countDistinct(‘cource‘).alias(‘课程数‘),round(mean(‘score‘),2).alias(‘所有课的平均分‘).alias(‘所有课的平均分‘)).show()
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. 读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame

1.生成“表头”

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2.生成“表中的记录”

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3.把“表头”和“表中的记录”拼装在一起

08 学生课程分数的Spark SQL分析 

DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求,并和用RDD操作的实现进行对比:

每个分数+5分。

df_scs.select(‘name‘,‘cource‘,df_scs[‘score‘]+5).show()

08 学生课程分数的Spark SQL分析 

总共有多少学生?

df_scs.select(‘name‘).distinct().count()

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总共开设了哪些课程?

df_scs.select(‘cource‘).distinct().show()

08 学生课程分数的Spark SQL分析 

每个学生选修了多少门课?

df_scs.groupBy(‘name‘).count().show()

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每门课程有多少个学生选?

df_scs.groupBy(‘cource‘).count().show()

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每门课程大于95分的学生人数?

df_scs.filter(df_scs[‘score‘]>95).groupBy(‘cource‘).count().show()

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Tom选修了几门课?每门课多少分?

df_scs.filter(df_scs[‘name‘]==‘Tom‘).select(‘cource‘,‘score‘).show()

08 学生课程分数的Spark SQL分析 

Tom的成绩按分数大小排序。

df_scs.filter(df_scs[‘name‘]==‘Tom‘).sort(df_scs[‘score‘].desc()).show()

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Tom的平均分

 

df_scs.filter(df_scs[‘name‘]==‘Tom‘).groupBy(‘cource‘).avg(‘score‘).show()

 

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求每门课的平均分,最高分,最低分。

df_scs.groupBy("cource").avg(‘score‘).show()

df_scs.groupBy("cource").max(‘score‘).show()

df_scs.groupBy("cource").min(‘score‘).show()

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求每门课的选修人数及平均分,精确到2位小数。

df_scs.select(countDistinct(‘name‘).alias(‘学生人数‘),countDistinct(‘cource‘).alias(‘课程数‘),round(mean(‘score‘),2).alias(‘所有课的平均分‘).alias(‘所有课的平均分‘)).show()

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