文章目录
- [1. 实战概述](#1. 实战概述)
- [2. 实战步骤](#2. 实战步骤)
- [3. 实战总结](#3. 实战总结)
1. 实战概述
- 本次实战基于 Spark SQL 对 HDFS 上的学生成绩文本文件进行分析，通过
split函数拆分姓名与各科成绩，利用嵌套查询和聚合计算，实现每位学生的总分与保留一位小数的平均分统计，展示了 Spark SQL 在结构化数据处理中的强大表达能力与简洁性。
2. 实战步骤
3. 实战总结
- 本次实战通过交互式与程序式两种方式，成功完成了学生成绩的总分与平均分统计任务。利用
spark.read.text()读取原始成绩数据后，创建临时视图并编写嵌套 SQL 查询：内层使用split和cast提取姓名及五门课程分数，外层计算总和并调用round(..., 1)精确控制平均分小数位数。整个过程充分发挥了 Spark SQL 兼容标准 SQL 语法的优势，代码清晰、逻辑直观。程序采用SparkSession.builder正确初始化上下文，并在finally块中确保资源释放。该案例不仅验证了 Spark SQL 处理半结构化文本的能力，也为后续复杂数据分析任务提供了可复用的模板，体现了大数据处理中"以 SQL 为中心"的高效开发范式。