文章目录
- [1. 任务说明](#1. 任务说明)
- [2. 解决思路](#2. 解决思路)
- [3. 准备成绩文件](#3. 准备成绩文件)
- [4. 采用交互式实现](#4. 采用交互式实现)
- [5. 采用Spark项目](#5. 采用Spark项目)
- [实战概述：使用Spark SQL实现分组排行榜](#实战概述：使用Spark SQL实现分组排行榜)
1. 任务说明
2. 解决思路
3. 准备成绩文件
4. 采用交互式实现
5. 采用Spark项目
实战概述：使用Spark SQL实现分组排行榜
任务背景
在教育数据分析领域，经常需要对学生的成绩进行分组和排名。本实战任务通过Apache Spark的Spark SQL模块，实现对学生成绩数据的分组，并求出每个学生分数最高的前3个成绩。
任务目标
- 处理包含多个学生多条成绩记录的数据集。
- 对每个学生的成绩进行分组，并计算每个学生最高的前3个成绩。
- 以指定的格式输出每个学生的Top3成绩。
技术选型
- 使用Apache Spark作为大数据处理框架。
- 利用Spark SQL进行数据查询和操作。
实现步骤
1. 准备数据
- 创建本地文件
grades.txt，存储学生姓名和对应的成绩。
2. 数据上传至HDFS
- 创建HDFS目录
/topn/input。 - 将
grades.txt上传至HDFS。
3. 启动Spark Shell或创建Spark项目
- 启动Spark Shell或创建Maven项目并配置Spark相关依赖。
4. 读取数据
- 使用Spark读取HDFS上的成绩文件，创建DataFrame。
5. 数据转换
- 将单列DataFrame转换成包含
name和grade的多列DataFrame。
6. 创建临时视图
- 基于DataFrame创建SQL临时视图，以便进行SQL查询。
7. SQL查询实现分组排行榜
- 使用窗口函数
row_number()和over()对每个学生的成绩进行降序排名，并筛选出排名前3的成绩。
8. 结果格式化输出
- 将查询结果转换为元组，然后按学生姓名分组，格式化输出每个学生的Top3成绩。
9. 运行程序并验证结果
- 执行Scala程序，查看输出的Top3成绩是否符合预期。
代码实现
以下是使用Scala编写的Spark程序示例，用于实现分组排行榜功能：
scala
package net.huawei.sql
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, functions}
object GradeTopN {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("SparkSQLGradeTopN")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
val df = spark.read.text("hdfs://master:9000/topn/input/grades.txt")
val gradeDF = df.selectExpr("split(value, ' ') as (name, grade)")
.withColumn("grade", functions.expr("cast(grade as int)"))
.drop("value")
gradeDF.createOrReplaceTempView("t_grade")
val top3 = spark.sql(
"""
SELECT name, grade
FROM (
SELECT name, grade,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name ORDER BY grade DESC) as rank
FROM t_grade
) t
WHERE t.rank <= 3
""")
top3.show()
val result = top3.collect.map(row => (row.getString(0), row.getInt(1)))
val grouped = result.groupBy(_._1)
grouped.foreach { case (name, grades) =>
println(s"$name: ${grades.map(_._2).mkString(" ")}")
}
spark.stop()
}
}结果展示
程序运行后，将输出每个学生的Top3成绩
张三丰: 94 90 87
李孟达: 88 85 82
王晓云: 98 97 93总结
本实战任务展示了如何使用Spark SQL对数据进行分组和TopN计算，这是大数据领域中常见的数据处理需求。通过Spark SQL的窗口函数，可以方便地实现复杂的数据分析任务。