spark--练习1 - 技术栈

需求

利用sparksql读取data.csv文件，统计如下结果

1.统计每个姓氏以及人数，不考虑复姓

2.统计每个生肖以及人数

3.统计每个年龄段的人数,期望结果

年龄段人数

1 - 10 xx

11 - 20 xx

21 - 30 xx

...

4.统计每个省份积分最高的前3个人

姓名分数省份排名

data.csv文件：

1.统计每个姓氏以及人数，不考虑复姓

python 复制代码

from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder \
        .appName("测试") \
        .getOrCreate()

    df = spark.read.option('header',True).csv('data.csv')
    df.createTempView('t1')
    #1.统计每个姓氏以及人数，不考虑复姓
    #substring(name, 0, 1) 将从 name 字符串中
    #提取从索引 0（包含）到索引 1（不包含）的子字符串，即第一个字符。
    spark.sql('''
                select substring(name,0,1) xing,count(*) cnt
                from t1
                group by substring(name,0,1)
              ''').show()

2.统计每个生肖以及人数

python 复制代码

from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder \
        .appName("测试") \
        .getOrCreate()

    df = spark.read.option('header',True).csv('data.csv')
    df.createTempView('t1')
    def computer_animals(year):
        arr = ['鼠','牛','虎','兔','龙','蛇','马','羊','猴','鸡','狗','猪']
        return arr[(int(year)-4)%12]
    #
    # # #2.统计每个生肖以及人数
    '''
    使用spark.udf.register将Python函数computer_animals注册为Spark SQL的UDF（用户定义函数），以便在SQL查询中使用。
    
    SQL查询首先从t1视图中提取每个人的生日年份（
    这里通过substring(birthday,0,4)提取年份），然后使用注册的UDF computer_animals计算对应的生肖。
    最后，按生肖分组并计算每个生肖的人数。查询结果通过.show()方法显示出来。
    '''
    spark.udf.register('computer_animals',computer_animals)
    spark.sql('''
                select computer_animals(substring(birthday,0,4)) animals,count(*) cnt
                from t1
                group by computer_animals(substring(birthday,0,4))
              ''').show()

3.统计每个年龄段的人数

python 复制代码

from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder \
        .appName("测试") \
        .getOrCreate()

    df = spark.read.option('header',True).csv('data.csv')
    df.createTempView('t1')

    spark.sql('''
                    select case when age >= 20 and age <= 30 then '20-30'
                             when age >= 30 and age <= 40 then '30-40'
                             when age >= 40 and age <= 50 then '40-50'
                             else '60以上' end age2,count(*) cnt
                    from(
                        select 2024 - substring(birthday,0,4) age
                        from t1
                    )t2 group by 
                        case when age >= 20 and age <= 30 then '20-30'
                             when age >= 30 and age <= 40 then '30-40'
                             when age >= 40 and age <= 50 then '40-50'
                             else '60以上' end 

                  ''').show()

4.统计每个省份积分最高的前3个人

python 复制代码

from pyspark.sql import SparkSession

if __name__ == '__main__':
    spark = SparkSession.builder \
        .appName("测试") \
        .getOrCreate()

    df = spark.read.option('header',True).csv('data.csv')
    df.createTempView('t1')
    spark.sql("""
                select name,score,provincename,rn
                from(
                    select
                        name,score,provincename,row_number() over(partition by provincename order by score desc) rn
                    from t1 where provincename is not null
                )t2 where rn <= 3
             """).show(150)
    spark.stop()