Spark项目实训（一）

发财糕2024-05-24 16:24

目录

实验任务一：计算级数

idea步骤分步：

完整代码：

linux步骤分布：

实验任务二：统计学生成绩

idea步骤分布：

完整代码：

linux步骤分步：

实验任务一：计算级数

请用脚本的方式编程计算并输出下列级数的前 n 项之和 Sn，直到 Sn 刚好大于或等于 q 为止，其中 q 为大于 0 的整数，其值通过键盘输 入。

例如，若 q 的值为 50.0，则输出应为：Sn=50.416695。请将源文件 保存为 exercise2-1.scala，在 REPL 模式下测试运行，测试样例： q=1 时，Sn=2；q=30 时，Sn=30.891459；q=50 时，Sn=50.416695。

idea步骤分步：

// 导入输入输出库

import scala.io.StdIn._

复制代码 
// 导入输入输出库  
import scala.io.StdIn._

// 初始化 Sn 变量为 0

复制代码 
// 初始化 Sn 变量为 0
var Sn: Double = 0.0

// 初始化 n 变量为 1

// 读取用户输入的 q 并赋值给变量 q

val q = StdIn.readInt()

复制代码 
 // 读取用户输入的 q 并赋值给变量 q
    println("请输入一个大于0的数q:")
    val q = readDouble()

// 当 Sn 小于 q 时执行循环

复制代码 
// 当 Sn 小于 q 时执行循环
    while (Sn < q) {

    }

// Sn 的值加上(n+1)/n

复制代码 
// Sn 的值加上 (n+1)/n
      Sn += (n + 1) / n.toDouble

// n 自增 1

复制代码 
// n 自增 1
      n += 1

// 输出 Sn 的最终值

复制代码 
// 输出 Sn 的最终值
    println(s"Sn=$Sn")

完整代码：

复制代码 
// 导入输入输出库  
import scala.io.StdIn._

object facaigao {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 读取用户输入的 q 并赋值给变量 q
    println("请输入一个大于0的数q:")
    val q = readDouble()
    // 初始化 Sn 变量为 0
    var Sn: Double = 0.0
    // 初始化 n 变量为 1
    var n: Int = 1
    // 当 Sn 小于 q 时执行循环
    while (Sn < q) {
      // Sn 的值加上 (n+1)/n
      Sn += (n + 1) / n.toDouble
      // n 自增 1
      n += 1
    }
    // 输出 Sn 的最终值
    println(s"Sn=$Sn")
  }
}

linux步骤分布：

1、开启 scala 命令行：

复制代码 
[root@master ~]# su - hadoop
[hadoop@master ~]$ cd /usr/local/src/scala/bin
[hadoop@master bin]$ ./scala

标题

2、执行下面的代码：

复制代码 
// 导入输入输出库
scala> import io.StdIn._
// 初始化 Sn 变量为 0
scala> var Sn:Float = 0
// 初始化 n 变量为 1
scala> var n:Float=1
// 输出提示信息让用户输入 q
scala> println("please input q:")
// 读取用户输入的 q 并赋值给变量 q
scala> val q = readInt()
// 当 Sn 小于 q 时执行循环
scala> while(Sn<q){
| Sn+=(n+1)/n // Sn 的值加上(n+1)/n
| n+=1 // n 自增 1
| }
// 输出 Sn 的最终值
scala> println(s"Sn=$Sn")

其中 val q = readInt()表示在 linux shell 终端输入 q 的 值，执行代码之后会一直监听窗口，等待键盘输入 q 的值，这里设 置了 q=30。

最后输入 :q 退出 scala shell

实验任务二：统计学生成绩

学生的成绩清单格式如下所示，第一行为表头，各字段意思分别为 学号、性别、课程名 1、课程名 2 等，后面每一行代表一个学生的 信息，各字段之间用空白符隔开， 给定任何一个如上格式的清单（不同清单里课程数量可能不一样）， 要求尽可能采用函数式编程，统计出各门课程的平均成绩，最低成 绩，和最高成绩；另外还需按男女同学

复制代码 
Id gender Math English Physics Science
301610 male 72 39 74 93
301611 male 75 85 93 26
301612 female 85 79 91 57
301613 female 63 89 61 62
301614 male 72 63 58 64
301615 male 99 82 70 31
301616 female 100 81 63 72
301617 male 74 100 81 59
301618 female 68 72 63 100
301619 male 63 39 59 87
301620 female 84 88 48 48
301621 male 71 88 92 46
301622 male 82 49 66 78
301623 male 63 80 83 88
301624 female 86 80 56 69
301625 male 76 69 86 49
301626 male 91 59 93 51
301627 female 92 76 79 100
301628 male 79 89 78 57
301629 male 85 74 78 80

分开，分别统计各门课程的 平均成绩，最低成绩，和最高成绩。

桌面创建数据文件名字为1.txt

复制代码 
Id gender Math English Physics
301610 male 80 64 78
301611 female 65 87 58
301612 female 44 71 77
301613 female 66 71 91
301614 female 70 71 100
301615 male 72 77 72
301616 female 73 81 75
301617 female 69 77 75
301618 male 73 61 65
301619 male 74 69 68
301620 male 76 62 76
301621 male 73 69 91
301622 male 55 69 61
301623 male 50 58 75
301624 female 63 83 93
301625 male 72 54 100
301626 male 76 66 73
301627 male 82 87 79
301628 female 62 80 54
301629 male 89 77 72

桌面创建数据文件名字为2.txt

idea步骤分布：

复制代码 
// 从文件中读取数据
复制代码 
val inputFile = scala.io.Source.fromFile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1.txt")
val originalData =inputFile.getLines.map{_.split("\\s+")}.toList
复制代码 
// 获取课程名和学生数据
复制代码 
val courseNames = originalData.head.drop(2) // 将第一行数据中
复制代码 
//前两列去除，其余作为课程名
复制代码 
val allStudents = originalData.tail // 剩余行数据为所有学生数据
    val courseNum = courseNames.length // 课程数量
复制代码 
// 定义统计函数
复制代码 
 def statistc(lines: List[Array[String]]) = {
      // 遍历每门课程，计算总分、最低分和最高分
      (for (i <- 2 to courseNum+1) yield {
        val temp = lines map { elem => elem(i).toDouble } //获取每门课程的成绩数据
        (temp.sum, temp.min, temp.max) // 计算总分、最低分和最高分
      }) map { case (total, min, max) => (total / lines.length,
        min, max) } // 计算平均分
    }
复制代码 
// 输出结果函数
复制代码 
 def printResult(theresult: Seq[(Double, Double, Double)]) {
      // 将课程名和结果对应输出
      (courseNames zip theresult) foreach {
        case (course, result) => println(f"${course + ":"}%-10s${result._1}%5.2f${result._2}%8.2f${result._3}%8.2f")
      }
    }
复制代码 
// 统计全体学生数据并输出结果
复制代码 
val allResult = statistc(allStudents)
    println("course average min max")
    printResult(allResult)
复制代码 
// 按性别划分数据
复制代码 
val (maleLines, femaleLines) = allStudents partition { _(1)== "male" }
复制代码 
// 统计男学生数据并输出结果
复制代码 
val maleResult = statistc(maleLines)
复制代码 
// 统计女学生数据并输出结果
复制代码 
val femaleResult = statistc(femaleLines)
    println("course average min max")
    printResult(femaleResult)

完整代码：

复制代码 
package facaigao

object facaigao2{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 从文件中读取数据
    val inputFile = scala.io.Source.fromFile("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1.txt")
    val originalData = inputFile.getLines.map{_.split("\\s+")}.toList
    // 获取课程名和学生数据
    val courseNames = originalData.head.drop(2) // 将第一行数据中
    //前两列去除，其余作为课程名
    val allStudents = originalData.tail // 剩余行数据为所有学生数据
    val courseNum = courseNames.length // 课程数量
    // 定义统计函数
    def statistc(lines: List[Array[String]]) = {
      // 遍历每门课程，计算总分、最低分和最高分
      (for (i <- 2 to courseNum+1) yield {
        val temp = lines map { elem => elem(i).toDouble } //获取每门课程的成绩数据
        (temp.sum, temp.min, temp.max) // 计算总分、最低分和最高分
      }) map { case (total, min, max) => (total / lines.length,
        min, max) } // 计算平均分
    }
    // 输出结果函数
    def printResult(theresult: Seq[(Double, Double, Double)]) {
      // 将课程名和结果对应输出
      (courseNames zip theresult) foreach {
        case (course, result) => println(f"${course + ":"}%-10s${result._1}%5.2f${result._2}%8.2f${result._3}%8.2f")
      }
    }
    // 统计全体学生数据并输出结果
    val allResult = statistc(allStudents)
    println("course average min max")
    printResult(allResult)
    // 按性别划分数据
    val (maleLines, femaleLines) = allStudents partition { _(1)== "male" }
    // 统计男学生数据并输出结果
    val maleResult = statistc(maleLines)
    println("course average min max")
    printResult(maleResult)
    // 统计女学生数据并输出结果
    val femaleResult = statistc(femaleLines)
    println("course average min max")
    printResult(femaleResult)
  }
}

样例1运行结果

样例2运行结果：

linux步骤分步：

创建代码文件夹

复制代码 
[hadoop@master myscalacode]$ cd /
[hadoop@master /]$ sudo mkdir myscalacode2

创建数据源文件

复制代码 
[hadoop@master /]$ cd myscalacode2
[hadoop@master myscalacode2]$ sudo vim test.txt

按 i 进入编辑模式，输入以下测试样例 1或者测试样例 2 的数据 （这里以测试样例 1 举例）

样例1

复制代码 
Id gender Math English Physics
301610 male 80 64 78
301611 female 65 87 58
301612 female 44 71 77
301613 female 66 71 91
301614 female 70 71 100
301615 male 72 77 72
301616 female 73 81 75
301617 female 69 77 75
301618 male 73 61 65
301619 male 74 69 68
301620 male 76 62 76
301621 male 73 69 91
301622 male 55 69 61
301623 male 50 58 75
301624 female 63 83 93
301625 male 72 54 100
301626 male 76 66 73
301627 male 82 87 79
301628 female 62 80 54
301629 male 89 77 72

样例2

复制代码 
Id gender Math English Physics Science
301610 male 72 39 74 93
301611 male 75 85 93 26
301612 female 85 79 91 57
301613 female 63 89 61 62
301614 male 72 63 58 64
301615 male 99 82 70 31
301616 female 100 81 63 72
301617 male 74 100 81 59
301618 female 68 72 63 100
301619 male 63 39 59 87
301620 female 84 88 48 48
301621 male 71 88 92 46
301622 male 82 49 66 78
301623 male 63 80 83 88
301624 female 86 80 56 69
301625 male 76 69 86 49
301626 male 91 59 93 51
301627 female 92 76 79 100
301628 male 79 89 78 57
301629 male 85 74 78 80

添加完毕之后按 Esc 键退出编辑模式，输入":wq"保存退出

新建 scala 文件并编写代码

复制代码 
[hadoop@master myscalacode2]$ sudo vim scoreReport.scala

i 进入编辑模式，编写以下代码

复制代码 
object scoreReport {
 def main(args: Array[String]) {
 // 从文件中读取数据
 val inputFile = scala.io.Source.fromFile("test.txt")
 val originalData =
inputFile.getLines.map{_.split("\\s+")}.toList
 // 获取课程名和学生数据
 val courseNames = originalData.head.drop(2) // 将第一行数据中
前两列去除，其余作为课程名
 val allStudents = originalData.tail // 剩余行数据为所有学生数
据
 val courseNum = courseNames.length // 课程数量
 // 定义统计函数
 def statistc(lines: List[Array[String]]) = {
 // 遍历每门课程，计算总分、最低分和最高分
 (for (i <- 2 to courseNum+1) yield {
 val temp = lines map { elem => elem(i).toDouble } //
获取每门课程的成绩数据
 (temp.sum, temp.min, temp.max) // 计算总分、最低分和
最高分
 }) map { case (total, min, max) => (total / lines.length,
min, max) } // 计算平均分
 }
 // 输出结果函数
 def printResult(theresult: Seq[(Double, Double, Double)]) {
 // 将课程名和结果对应输出
 (courseNames zip theresult) foreach {
 case (course, result) => println(f"${course + ":"}%-
10s${result._1}%5.2f${result._2}%8.2f${result._3}%8.2f")
 }
 }
 // 统计全体学生数据并输出结果
 val allResult = statistc(allStudents)
 println("course average min max")
 printResult(allResult)
 // 按性别划分数据
 val (maleLines, femaleLines) = allStudents partition { _(1)
== "male" }
 // 统计男学生数据并输出结果
 val maleResult = statistc(maleLines)
 println("course average min max")
 printResult(maleResult)
 // 统计女学生数据并输出结果
 val femaleResult = statistc(femaleLines)
 println("course average min max")
 printResult(femaleResult)
 }
}

编译并运行程序

复制代码 
[hadoop@master myscalacode2]$ sudo /usr/local/src/scala/bin/scalac
scoreReport.scala
[hadoop@master myscalacode2]$ ls

[hadoop@master myscalacode2]$ sudo /usr/local/src/scala/bin/scala
scoreReport

样例 1 的统计结果输出为：

复制代码 
course average min max 
Math: 69.20 44.00 89.00 
English: 71.70 54.00 87.00 
Physics: 76.65 54.00 100.00 
course average min max (males) 
Math: 72.67 50.00 89.00 
English: 67.75 54.00 87.00 
Physics: 75.83 61.00 100.00 
course average min max (females) 
Math: 64.00 44.00 73.00 
English: 77.63 71.00 87.00 
Physics: 77.88 54.00 100.00

样例 2 的统计结果为：

复制代码 
course average min max
Math: 79.00 63.00 100.00
English: 74.05 39.00 100.00
Physics: 73.60 48.00 93.00
Science: 65.85 26.00 100.00
course average min max
Math: 77.08 63.00 99.00
English: 70.46 39.00 100.00
Physics: 77.77 58.00 93.00
Science: 62.23 26.00 93.00
course average min max
Math: 82.57 63.00 100.00
English: 80.71 72.00 89.00
Physics: 65.86 48.00 91.00
Science: 72.57 48.00 100.00
相关推荐
一个天蝎座 白勺 程序猿4 分钟前
大数据（4.5）Hive聚合函数深度解析：从基础统计到多维聚合的12个生产级技巧
大数据·hive·hadoop
小马爱打代码12 分钟前
Kafka - 消息零丢失实战
分布式·kafka
爱编程的王小美13 分钟前
用户行为分析系统开发文档
大数据
长河14 分钟前
Kafka系列教程 - Kafka 运维 -8
运维·分布式·kafka
白雪讲堂1 小时前
AI搜索品牌曝光资料包（精准适配文心一言/Kimi/DeepSeek等场景）
大数据·人工智能·搜索引擎·ai·文心一言·deepseek
浩浩kids3 小时前
Hadoop•踩过的SHIT
大数据·hadoop·分布式
qr9j422333 小时前
elasticsearch 如果按照日期进行筛选
大数据·elasticsearch·jenkins
DavidSoCool3 小时前
es分页边界数据重复问题处理
大数据·elasticsearch·搜索引擎
路由侠内网穿透3 小时前
本地部署开源流处理框架 Apache Flink 并实现外部访问
大数据·网络协议·tcp/ip·flink·服务发现·apache·consul
松韬3 小时前
Spring + Redisson：从 0 到 1 搭建高可用分布式缓存系统
java·redis·分布式·spring·缓存
热门推荐
01我决定放弃搞 Java 了02DeepSeek各版本说明与优缺点分析03如何在WPS和Word/Excel中直接使用DeepSeek功能04RAG 实践- Ollama+RagFlow 部署本地知识库05苍穹外卖面试总结06从零安装 LLaMA-Factory 微调 Qwen 大模型成功及所有的坑07本地化部署AI知识库：基于Ollama+DeepSeek+AnythingLLM保姆级教程08DeepSeek R1本地化部署 Ollama + Chatbox 打造最强 AI 工具09如何本地部署AI智能体平台，带你手搓一个AI Agent10Android下HWC以及drm_hwcomposer普法(上)