生成关于Spark大数据技术与应用的10道程序设计题并给出python答案

使用Spark读取一个文本文件，并统计其中每个单词出现的次数。

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "wordcount")
text_file = sc.textFile("file.txt")
counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
counts.saveAsTextFile("output")

使用Spark读取一个CSV文件，并计算其中每列的平均值。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg

spark = SparkSession.builder.appName("csv_average").getOrCreate()
df = spark.read.csv("file.csv", header=True, inferSchema=True)
df.select([avg(column).alias(column) for column in df.columns]).show()

使用Spark读取一个JSON文件，并计算其中每个字段的出现次数。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import count

spark = SparkSession.builder.appName("json_count").getOrCreate()
df = spark.read.json("file.json")
df.agg(*[count(column).alias(column) for column in df.columns]).show()

使用Spark读取一个Parquet文件，并计算其中每行的总和。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum

spark = SparkSession.builder.appName("parquet_sum").getOrCreate()
df = spark.read.parquet("file.parquet")
df.select(sum("*")).show()

使用Spark读取一个Avro文件，并计算其中每个字段的平均值。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg

spark = SparkSession.builder.appName("avro_average").getOrCreate()
df = spark.read.format("com.databricks.spark.avro").load("file.avro")
df.select([avg(column).alias(column) for column in df.columns]).show()

使用Spark读取一个ORC文件，并计算其中每列的最大值。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import max

spark = SparkSession.builder.appName("orc_max").getOrCreate()
df = spark.read.orc("file.orc")
df.select([max(column).alias(column) for column in df.columns]).show()

使用Spark读取一个XML文件，并计算其中每个节点的数量。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import count

spark = SparkSession.builder.appName("xml_count").getOrCreate()
df = spark.read.format("com.databricks.spark.xml").option("rowTag", "node").load("file.xml")
df.agg(*[count(column).alias(column) for column in df.columns]).show()

使用Spark读取一个HBase表，并计算其中每行的平均值。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import avg

spark = SparkSession.builder.appName("hbase_average").getOrCreate()
df = spark.read.format("org.apache.hadoop.hbase.spark").option("hbase.table", "table").option("hbase.columns.mapping", "cf:column1 STRING, cf:column2 INT").load()
df.select([avg(column).alias(column) for column in df.columns]).show()

使用Spark读取一个Cassandra表，并计算其中每列的最小值。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import min

spark = SparkSession.builder.appName("cassandra_min").getOrCreate()
df = spark.read.format("org.apache.spark.sql.cassandra").option("table", "table").option("keyspace", "keyspace").load()
df.select([min(column).alias(column) for column in df.columns]).show()

使用Spark读取一个MongoDB集合，并计算其中每个字段的出现次数。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import count

spark = SparkSession.builder.appName("mongodb_count").getOrCreate()
df = spark.read.format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource").option("database", "database").option("collection", "collection").load()
df.agg(*[count(column).alias(column) for column in df.columns]).show()
``