3.8.4 利用RDD实现分组排行榜

本次实战通过 Spark RDD API 实现了一个典型的 分组 Top N 业务场景 ：计算每位学生的最高分前三名。首先，将原始学生成绩文本（如"张三丰 90"）读取为 RDD，并映射成 (姓名, 分数) 二元组；接着利用 groupByKey() 按姓名分组，将同一学生的多条记录聚合为 (姓名, [分数列表])；随后在每组内对分数降序排列并截取前三，最终以"姓名: 分数1 分数2 分数3"的格式输出。整个流程涵盖了 Spark 核心操作：textFile, map, groupByKey, sortWith, take, mkString 等，展示了分布式数据处理的简洁性与高效性。同时，实验提供了 交互式（Spark Shell） 与 独立项目（Maven + Scala） 两种实现方式，并配置了 HDFS 数据源与日志管理，是掌握 Spark 基础编程与工程实践的理想案例。