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 RDD实现分组排行榜](#实战概述：使用Spark RDD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 RDD实现分组排行榜
任务背景
在大数据环境下，经常需要对数据进行分组和排序操作。本实战任务旨在利用Apache Spark的RDD（弹性分布式数据集）来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
- 处理学生成绩数据，每个学生有多条成绩记录。
- 对每个学生的成绩进行分组。
- 计算每个学生分数最高的前3个成绩。
- 输出格式化的排行榜结果。
技术选型
- 使用Apache Spark作为大数据处理框架。
- 利用Scala语言进行编程实现。
实现步骤
1. 准备数据
- 创建本地文件
grades.txt，包含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
- 执行命令
spark-shell --master spark://master:7077启动Spark Shell。
4. 读取数据生成RDD
- 使用
sc.textFile读取HDFS上的成绩文件，生成RDD。
5. 数据处理
- 将每行数据映射为(key, value)形式的二元组，其中key为学生姓名，value为成绩。
- 使用
groupByKey对RDD中的元素按照key进行分组。
6. 计算TopN
- 对每个分组的value列表进行降序排序，并取前3个元素。
7. 输出结果
- 格式化输出每个学生的Top3成绩。
8. 采用Spark项目实现
- 创建Maven项目，添加Spark依赖。
- 添加Scala SDK。
- 创建日志和HDFS配置文件。
- 编写Scala程序实现上述数据处理逻辑。
- 运行程序并查看输出结果。
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.rdd
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object GradeTopN {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
.setAppName("SparkGradeTopN")
.setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://master:9000/topn/input/grades.txt")
val rdd2 = rdd1.map(line => line.split(" ") match {
case Array(name, score) => (name, score.toInt)
})
val rdd3 = rdd2.groupByKey()
val rdd4 = rdd3.mapValues(_.toList.sortBy(-_).take(3))
rdd4.foreach(t => println(s"${t._1}：${t._2.mkString(" ")}"))
sc.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 RDD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的强大数据处理能力，可以高效地完成此类任务。