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统计不同性别的年龄总和,最大值,最小值,平均值

计算不同性别不同年龄的年龄平均值

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统计不同性别的年龄总和,最大值,最小值,平均值

from pyspark import  SparkContext
sc = SparkContext()# 1- 读取hdfs中的学生数据
rdd = sc.textFile('hdfs://node1:8020/data/student.txt')# 2- 使用转化算子进行数据处理
# map中的lambda表达式，必须定义一个参数，用来接收rdd中的元素数据, 注意：x参数如何处理，要看x接收的数据类型
rdd2 = rdd.map(lambda x:x.split(','))# 将转换后的kv进行分组,把分组的字段作为key值
rdd3 = rdd2.map(lambda x:(x[2],x))
# 使用groupbykey方法,按照key进行分组rdd4 = rdd3.groupByKey()  # ('F', <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x7f7fea109760>)
# 需要使用mapvalue转化分组后的数据
rdd5 = rdd4.mapValues(lambda x:list(x))## todo 统计不同性别的年龄总和 最大值 最小值 平均值
# 将需要计算的数据转为kv结构   分组的字段是key值  聚合数据是value值
rdd6 = rdd2.map(lambda x:(x[2],int(x[3])))# 使用reduceBykey方式进行聚合计算  会将相同key值的数据先合并，然后在聚合计算
# 聚合计算的算子，lambda x,y 需要结构两个参数
# 计算总和
rdd7 = rdd6.reduceByKey(lambda x,y:x+y)  # 使用有局限性，无法进行平均数  最大值 最小值 数量  总数/数量# 计算平均值
rdd8 = rdd6.groupByKey().mapValues(lambda x:sum(list(x)) / len(list(x)))# 计算最大值
rdd9 = rdd6.groupByKey().mapValues(lambda x:max(list(x)))# 计算最小值
rdd10 = rdd6.groupByKey().mapValues(lambda x:min(list(x)))# 查看数据res6 = rdd6.collect()
print(res6)res7 = rdd7.collect()
print(res7)res8 = rdd8.collect()
print(res8)res9 = rdd9.collect()
print(res9)res10 = rdd10.collect()
print(res10)

计算不同性别不同年龄的年龄平均值

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext()# 1-读取文件数据
rdd = sc.textFile('hdfs://node1:8020/data/students.txt')# 2-切割每行数据
rdd_line = rdd.map(lambda x:x.split(','))#  计算不同性别不同年级的年龄平均值
# 方式一  (x[2],x[4])
rdd_kv2 = rdd_line.map(lambda x : ((x[2],x[4]),int(x[3])))
rdd_res2 = rdd_kv2.groupByKey().mapValues(lambda x : sum(list(x)) / len(list(x)))# 方式二  x[2]+x[4]
rdd_kv3 = rdd_line.map(lambda x : (x[2]+x[4],int(x[3])))
rdd_res3 = rdd_kv2.groupByKey().mapValues(lambda x : sum(list(x)) / len(list(x)))# 3-查看数据res3 = rdd_kv2.collect()
print(res3)
res4 = rdd_res2.collect()
print(res4)res6 = rdd_res3.collect()
print(res6)
res7 = rdd_res3.collect()
print(res7)

虽然两种map不同,但是结果相同