spark数据清洗

1.Scala常用语法

运用maven创建项目，需要导入如下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    <version>2.1.1</version>
 </dependency>

1. main方法：

   def main(args:Array[String]):Unit={
       
   }
   

2. 变量

   var i:Int=1  //在类中自带get和set功能
   val a:Int=2  //常量，在类中只有get功能
   var arr:Array[String]=Array("abc","bcd","cde")
   

3. 类型转换

   var num:Int=20
   var str:String=num.toString
   var num2:Int=str.toInt
   

4. 条件判断

   var score:Int=88
   if(score==100){
       println("优秀")
   }else if (score>=90){
       println("良好")
   }else{
       println("继续加油")
   }
   

5. 循环：

   //遍历arr
   var arr=Array("java","python","scala")
   //方式1
   for(a<-arr){
       println(a)
   }
   //方式2
   arr.foreach(println)
   
   //循环1到1(包括1和10)
   for(a<-1 to 10){
       println(a)
   }
   

6. 元组

   //声明赋值：
   var t=(4.13,"hello",44)
   //取值：
   println(t._1) //4.13
   println(t._2) //hello
   

7. 函数：

   def test(x:Int,y:Int):Int={
       x+y  //返回值时不需要加return
   }
   

8. RDD的创建

   //使用集合、数组创建RDD
   val arr = Array(1,2,3,4,5)
   val rdd = sc.parallelize(arr) 或者 val rdd = sc.makeRDD(arr)
   rdd.collect() 转为数组
   //通过外部存储创建RDD
   //Hdfs上：
   sc.textFile(“hdfs://master:9000/wordcount.txt”)
    //本地测试
   sc.textFile(“data/xxx.csv”)
   //通过其他RDD得到新的RDD
   val rdd = sc.parallielize(Array(1,2,3,4,5))
   arl rdd2 = rdd.map(_*2)
   

2.常用方法

1. 计数器：

   //定义累加器：
   val longAccum=sc.longAccumulator("count")
   //累加器增加：
   longAccum.add(1)//每次增加1
   //获取累加器数据
   print("累加器结果是："+longAccum.value)
   

2. 去重：distinct()

   文本行数：count()

   package com.xyz
   
   import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
   
   /**
    * @author 小勇子start
    * @create 2021-10-12 14:03
    */
   object DistinctDemo {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
         val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test1")
         val sc=new SparkContext(sparkConf)
         val rdd=sc.textFile("data/distinct.txt")
         val count1:Long=rdd.count();
         val rdd2=rdd.distinct()
         val count2:Long=rdd2.count()
         println("清除的数据条数有："+(count1-count2)) //
         rdd2.saveAsTextFile("data/out1")
         sc.stop()
     }
   }
   

3. 过滤：filter :false删除，true保留

   package com.xyz
   
   import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
   
   /**
    * @author 小勇子start
    * @create 2021-10-12 14:03
    */
   object FilterDemo {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test1")
       val sc = new SparkContext(sparkConf)
       val longAccum=sc.longAccumulator("count")
       val rdd = sc.textFile("data/test.txt")
       val rdd2 = rdd.filter(!_.startsWith("id")) //过滤表头
       //val rdd2=rdd.filter(!_.endsWith("e"))  //过滤以“e”结尾的数据
       val rdd3 = rdd2.filter(x => {//过滤分数小于50的科目
         val str = x.split(",")
         val score = str(2).toInt
         if (score > 50)
           true
         else{
             longAccum.add(1)
             false
         }
           
       })
       rdd3.saveAsTextFile("data/out3")
       print("分数小于50的数据条数是："+longAccum.value)
       sc.stop()
     }
   }
   

4. map() :适合用来格式化输出格式

   package com.xyz
   
   import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
   
   /**
    * @author 小勇子start
    * @create 2021-10-12 14:03
    */
   object MapDemo {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test1")
       val sc = new SparkContext(sparkConf)
       val rdd = sc.textFile("data/test.txt")
       val rdd2 = rdd.filter(!_.startsWith("id")) //过滤表头
      val rdd3=rdd2.map(x=>{
        val str=x.split(",")
        val name=str(3)
        val score=str(2)
        val kc=str(1)
        val newStr=name+","+score+","+kc
        newStr
      })
       rdd3.saveAsTextFile("data/out4")
       sc.stop()
     }
   }
   

5. 排序：sortBy() ,填两个值，前一个填根据排序的字段，后一个填升降序，默认升序

   package com.xyz
   
   import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
   
   /**
    * @author 小勇子start
    * @create 2021-10-12 14:03
    */
   object sortByDemo {
     def main(args: Array[String]): Unit = {
       val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test1")
       val sc = new SparkContext(sparkConf)
       val rdd = sc.textFile("data/test.txt")
       val rdd2 = rdd.filter(!_.startsWith("id")) 
      val rdd3=rdd2.map(x=>{
        val str=x.split(",")
        val name=str(3)
        val score=str(2)
        val kc=str(1)
        val newStr=name+","+score+","+kc
        newStr
      }).sortBy(x=>x.split(",")(1),ascending = false)//降序，默认为true
       rdd3.saveAsTextFile("data/out5")
       sc.stop()
     }
   }
   
   

3.单词计数案例

package com.xyz

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @author 小勇子start
 * @create 2021-10-12 21:22
 */
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test")
    val sc=new SparkContext(sparkConf)
    val rdd=sc.textFile("data/test2.txt")
    val rdd2=rdd.flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
      //flatMap能把数据一次性读取出来，并按"," 分成若干个数据
      //reduceByKey(_+_)表示每一个相同的key的value相加  _：代表key,1 :是value
      //格式必须是：(k,v)才能使用该方法
    rdd2.saveAsTextFile("data/out1")
  }
}

4.求科目平均值案例

package com.xyz

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @author 小勇子start
 * @create 2021-10-13 17:16
 */
object GroupByKeyDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val sparkConf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test2")

    val sc= new SparkContext(sparkConf)

    val rdd=sc.textFile("data/test.txt")
    val rdd2=rdd.map(x=>{
      val str=x.split(",")
      val km=str(1)
      val score=str(2).toFloat
      (km,score)
    }).groupByKey().map(x=>{
      val km=x._1
      var allScore:Float=0;
      for(i<-x._2){
        allScore+=i
      }
      km+"的平均分为："+allScore/x._2.size
    })
rdd2.saveAsTextFile("data/out2")
  }
}
//groupByKey 根据（k,v）中的k分组，将所有k相同的v都放入同一个iterate中保存起来，返回一个（k,iterate(v1,v2,v3)）

5.join案例

package com.xyz

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

/**
 * @author 小勇子start
 * @create 2021-10-13 18:41
 */
object JoinDemo{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("test4")
    val sc= new SparkContext(sparkConf)
    val  rdd1=sc.textFile("data/test.txt")
    val rdd2=sc.textFile("data/test_2.txt")
    val rdd1_2=rdd1.map(x=>{
       val str=x.split(",")
       val id=str(5).toInt
       (id,x)
    })
    val rdd2_2=rdd2.map(x=>{
       val str=x.split(",")
       val id=str(0).toInt
       (id,x)
    })

    rdd2_2.join(rdd1_2).map(x=>{
      val str=x._2._2.replace(","+x._1,"")
      x._2._1+","+str
    }).saveAsTextFile("data/out4")
  }
}

6.spark项目打jar包

7.运行jar包

以单词计数为例

[root@master bin]# pwd
/usr/local/src/spark/bin
[root@master bin]#spark-submit  --master spark:master:7707 --class com.xyz.WordCount  /opt/test/ScalaDemo.jar hdfs://master:9000/test/test2.txt hdfs://master:9000/test/out1

--master 后面可以填 local 、spark等等

--class 后面填要运行的主类

/opt/test/ScalaDemo.jar 表示jar包位置

hdfs://master:9000/test/test2.txt 文件输入位置 不能写成 http://master:50070

hdfs://master:9000/test/out1 文件存储位置

输入输出位置与下面对应

标签：rdd2,val,rdd,str,sc,spark,数据,清洗
来源： https://www.cnblogs.com/xyongz/p/16261364.html