生成10道关于Spark大数据技术与应用这么课程相关的程序设计题并输入Python答案

使用Spark编写一个程序，从HDFS中读取一个文本文件，并计算其中每个单词的出现次数。

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "Word Count")

text_file = sc.textFile("hdfs://path/to/text/file")

word_counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
    .map(lambda word: (word, 1)) \
    .reduceByKey(lambda a, b: a + b)

word_counts.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output/file")

使用Spark编写一个程序，从HDFS中读取一个Parquet文件，并计算其中每个用户的平均年龄。

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkContext("local", "Average Age")
spark = SparkSession.builder.appName("Average Age").getOrCreate()

parquet_file = spark.read.parquet("hdfs://path/to/parquet/file")

user_ages = parquet_file.select("user_id", "age") \
    .groupBy("user_id") \
    .agg({"age": "avg"})

user_ages.write.format("parquet").save("hdfs://path/to/output/file")

使用Spark编写一个程序，从HDFS中读取一个CSV文件，并将其中的数据写入到一个MySQL数据库中。

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkContext("local", "CSV to MySQL")
spark = SparkSession.builder.appName("CSV to MySQL").getOrCreate()

csv_file = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://path/to/csv/file")

csv_file.write.format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") \
    .option("dbtable", "mytable") \
    .option("user", "myusername") \
    .option("password", "mypassword") \
    .save()

使用Spark编写一个程序，从HDFS中读取一个JSON文件，并将其中的数据写入到一个Elasticsearch索引中。

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkContext("local", "JSON to Elasticsearch")
spark = SparkSession.builder.appName("JSON to Elasticsearch").getOrCreate()

json_file = spark.read.json("hdfs://path/to/json/file")

json_file.write.format("org.elasticsearch.spark.sql") \
    .option("es.nodes", "localhost") \
    .option("es.port", "9200") \
    .option("es.resource", "myindex/mytype") \
    .save()

使用Spark编写一个程序，从HDFS中读取一个Avro文件，并将其中的数据写入到一个Kafka主题中。

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkContext("local", "Avro to Kafka")
spark = SparkSession.builder.appName("Avro to Kafka").getOrCreate()

avro_file = spark.read.format("avro").load("hdfs://path/to/avro/file")

avro_file.selectExpr("to_json(struct(*)) AS value") \
    .write.format("kafka") \
    .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
    .option("topic", "mytopic") \
    .save()

使用Spark编写一个程序，从HDFS中读取一个ORC文件，并将其中的数据写入到一个Parquet文件中。

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkContext("local", "ORC to Parquet")
spark = SparkSession.builder.appName("ORC to Parquet").getOrCreate()

orc_file = spark.read.format("orc").load("hdfs://path/to/orc/file")

orc_file.write.format("parquet").save("hdfs://path/to/output/file")

使用Spark编写一个程序，从HDFS中读取一个Sequence文件，并将其中的数据写入到一个文本文件中。

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "Sequence to Text")

sequence_file = sc.sequenceFile("hdfs://path/to/sequence/file")

sequence_file.map(lambda x: str(x[0]) + "\t" + str(x[1])) \
    .saveAsTextFile("hdfs://path/to/output/file")

使用Spark编写一个程序，从HDFS中读取一个Gzip压缩的文本文件，并计算其中每个单词的出现次数。

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "Word Count")

text_file = sc.textFile("hdfs://path/to/gzip/file", compressionCodecClass="org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec")

word_counts = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
    .map(lambda word: (word, 1)) \
    .reduceByKey(lambda a, b: a + b)

word_counts.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output/file")

使用Spark编写一个程序，从HDFS中读取一个Snappy压缩的Parquet文件，并计算其中每个用户的平均年龄。

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkContext("local", "Average Age")
spark = SparkSession.builder.appName("Average Age").getOrCreate()

parquet_file = spark.read.format("parquet").load("hdfs://path/to/snappy/file", compression="snappy")

user_ages = parquet_file.select("user_id", "age") \
    .groupBy("user_id") \
    .agg({"age": "avg"})

user_ages.write.format("parquet").save("hdfs://path/to/output/file")

使用Spark编写一个程序，从HDFS中读取一个LZO压缩的Avro文件，并将其中的数据写入到一个MySQL数据库中。

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkContext("local", "Avro to MySQL")
spark = SparkSession.builder.appName("Avro to MySQL").getOrCreate()

avro_file = spark.read.format("avro").load("hdfs://path/to/lzo/file", compression="com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec")

avro_file.write.format("jdbc") \
    .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase") \
    .option("dbtable", "mytable") \
    .option("user", "myusername") \
    .option("password", "mypassword") \
    .save()
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生成10道关于Spark大数据技术与应用这么课程相关的程序设计题并输入Python答案