Spark大数据技术与应用：10道Python程序设计题及答案

想要深入学习Spark大数据技术？实践才是最好的学习方式！本文精选了10道Spark程序设计练习题，涵盖了文件读取、数据处理、统计分析等常见操作，并提供了详细的Python代码答案，帮助你快速掌握Spark编程技巧。

1. 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')

2. 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()

3. 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()

4. 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()

5. 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()

6. 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()

7. 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()

8. 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()

9. 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()

10. 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()

希望以上练习题能够帮助你更好地理解和掌握Spark大数据技术！