学科、姓名、分数。 分别计算每门学科分数最高的前三名，并显示名次。写入MySQL中。

hadoop,xiaoji,99 hadoop,mingyang,98 hadoop,susan,99 spark,xiaoli,98 spark,xiaohua,95 hive,lele,89 spark,zhangsan,99 hive,tim,97 hive,kebi,94 hive,mike,99 hadoop,xiaoming,96 hive,susan,96 spark,wenwen,97 hive,kimi,90 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} 在给定的场景中，我们需要实现一个功能，即计算每门学科分数最高的前三名，并将结果存储到MySQL数据库中。这个任务涉及到数据处理和数据库操作，主要知识点包括使用Apache Spark进行大数据处理，以及使用SQL查询语言对数据进行排序和筛选。 我们看到代码中导入了Apache Spark的相关库，包括`RDD`、`DataFrame`和`SQLContext`。这表明我们将使用Spark进行数据处理。`RDD`（弹性分布式数据集）是Spark的基础数据结构，可以处理大规模数据。`DataFrame`是基于RDD的高级数据结构，提供了一种更方便的数据操作方式。`SQLContext`则允许我们在Spark中使用SQL语句操作DataFrame，提高了数据查询的便利性。 代码中创建了一个SparkConf实例，设置Master为"local"，表示在本地模式下运行Spark应用。接着创建SparkContext，它是Spark与集群通信的入口。然后创建SQLContext，这样我们就可以用DataFrame和SQL进行数据操作。 数据源被读取自一个名为"teacherdata.txt"的文件，该文件包含三列数据：学科、姓名和分数。使用`textFile`方法读取文件内容，并通过`map`函数处理每一行数据，将其转换为(`subject`, `name`, `score`)的元组，然后转换为DataFrame。这里使用了隐式转换将元组转换为DataFrame，使得我们可以直接将DataFrame注册为临时视图，方便后续的SQL查询。 接下来的SQL查询是关键部分，它首先使用`row_number()`窗口函数，根据学科分组并按分数降序排列，生成一个行号`assc`。然后在外层查询中筛选出行号小于等于3（即排名前三）的记录。`show()`方法用于显示查询结果，但在实际操作中，我们并不需要显示，而是将结果保存到MySQL数据库。 为了将结果写入MySQL，我们需要连接到MySQL数据库，并使用相应的SQL语句（如`INSERT INTO`）将数据插入表中。这通常通过使用JDBC（Java Database Connectivity）实现，但代码中并未展示这部分内容。在Spark中，可以使用`DataFrameWriter.jdbc()`方法将DataFrame写入数据库。你需要配置数据库的URL、用户名、密码以及表名，然后调用该方法。 这个任务涉及到的主要知识点包括： 1. 使用Apache Spark进行数据处理，包括创建SparkConf、SparkContext和SQLContext。 2. 通过Spark的DataFrame和SQL进行数据操作，如读取文件、数据转换、创建临时视图和执行SQL查询。 3. 使用窗口函数`row_number()`进行排名。 4. 数据库操作，特别是如何使用Spark DataFrame将数据写入MySQL，虽然示例代码没有包含这一部分。 在实际项目中，你需要补充缺失的部分，实现与MySQL的连接和数据写入，确保整个流程完整无误。