作业：Tom,DataBase,80
Tom,Algorithm,50
Tom,DataStructure,60
Jim,DataBase,90
Jim,Algorithm,60
Jim,DataStructure,80
Bob,DataBase,95
Bob,Algorithm,65
Bob,DataStructure,85
Jane,DataBase,99
Jane,Algorithm,69
将以上数据存为.txt文件,在pyspark中通过编程来计算
根据给定文件中的标题、描述、标签以及部分内容，我们可以从中提炼出与Python、Spark以及大数据处理相关的多个知识点。下面将详细展开这些知识点。
### 1. Python与Spark的基础结合
Python 和 Spark 的结合使得大数据处理变得更加高效且易于实现。Python 的易用性和灵活性加上 Spark 的强大分布式计算能力，为数据分析提供了理想的工具组合。
### 2. 数据存储与读取
题目中提到的数据存储格式是文本文件。在实际应用中，通常会使用更高级的文件格式如 Parquet 或 Avro 来存储结构化数据，但在本例中，简单的 CSV 格式足以满足需求。通过 `pyspark` 可以方便地读取和解析这种格式的文件。
```python
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.getOrCreate()
# 读取 CSV 文件
data = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("path/to/file.csv")
```
### 3. 数据处理
题目要求完成多项统计任务，包括学生总数、课程总数等。这需要对数据进行清洗和转换，以便进行后续的统计分析。
#### 计算学生总数
可以通过 `distinct()` 函数来去除重复的学生名称，从而得到学生总数。
```python
students_count = data.select("col0").distinct().count()
```
#### 计算课程总数
同样的逻辑也适用于计算不同的课程数量。
```python
courses_count = data.select("col1").distinct().count()
```
#### Tom同学的总成绩平均分
首先筛选出 Tom 的所有成绩，然后计算平均值。
```python
tom_avg_score = data.filter(data.col0 == "Tom").groupBy().avg("col2").collect()[0][0]
```
#### 每名同学的选修课程门数
可以使用 `groupBy()` 和 `count()` 函数来计算每名学生的选课数量。
```python
course_counts = data.groupBy("col0").agg({"col1": "count"})
```
#### DataBase 课程的选修人数
通过 `filter()` 和 `count()` 函数可以很容易得到选修特定课程的学生数量。
```python
db_students = data.filter(data.col1 == "DataBase").select("col0").distinct().count()
```
#### 各门课程的平均分
可以使用 `groupBy()` 和 `avg()` 函数来计算不同课程的平均成绩。
```python
avg_scores = data.groupBy("col1").agg({"col2": "avg"})
```
#### 使用累加器计算选修 DataBase 的人数
累加器是一种只读变量，可以在集群中高效地进行累加操作。
```python
from pyspark.sql.functions import when
accumulator = sc.accumulator(0)
data.rdd.foreach(lambda row: accumulator.add(1) if row[1] == "DataBase" else None)
```
#### 分数大于 80 分的记录数
同样使用 `filter()` 函数来筛选出符合条件的记录。
```python
high_scores = data.filter(data.col2 > 80).count()
```
#### 全班总分
可以使用 `sum()` 函数来计算所有成绩的总和。
```python
total_score = data.agg({"col2": "sum"}).collect()[0][0]
```
#### 每个同学的总分
通过 `groupBy()` 和 `sum()` 函数可以计算每位同学的成绩总和。
```python
student_totals = data.groupBy("col0").agg({"col2": "sum"})
```
#### 使用 reduce() 计算 10! 阶乘
`reduce()` 函数通常用于聚合操作，在这里可以用来计算阶乘。
```python
factorial = data.rdd.reduce(lambda x, y: x * y if y <= 10 else x, range(1, 11))
```
以上代码示例展示了如何利用 Python 和 Spark 来解决题目中提出的问题。通过这些步骤，我们可以有效地完成数据的加载、清洗、转换和统计分析。这些技术不仅适用于教育场景下的成绩管理，也同样适用于更广泛的大数据分析领域。
