spark编程基础scala版 pdf_Scala版Spark编程入门要点

《spark编程基础（scala版）》

spark是一个强大的分布式计算框架，而scala语言为spark编程提供了简洁高效的方式。

在spark编程基础（scala版）中，首先要理解scala的基本语法。scala融合了面向对象和函数式编程的特性。例如，定义变量使用`val`（不可变）和`var`（可变）。

对于spark，了解其核心概念至关重要。rdd（弹性分布式数据集）是基本的数据抽象。通过scala可以方便地创建和操作rdd，如`sc.parallelize`来创建一个简单的rdd。转换操作（如`map`、`filter`）和行动操作（如`collect`、`count`）是处理rdd的主要手段。

此外，spark的高级组件如spark sql、spark streaming等在scala版的编程中也有独特的应用方式，掌握这些基础有助于深入探索大数据处理的广阔领域。

spark编程基础scala版|第2版期末考试题及答案|第2版期末考试题及答案第二章课后答案

# 《spark编程基础（scala版）第二章课后答案解析》

## 一、主要知识点回顾
第二章通常涉及spark的核心概念如rdd（弹性分布式数据集）的创建等内容。

### （一）rdd创建方式
1. **从集合创建**
- 可以通过`sc.parallelize`方法从本地集合创建rdd。例如，在scala中如果有一个数组`val data = array(1, 2, 3, 4)`，可以通过`val rdd = sc.parallelize(data)`创建rdd。
2. **从外部存储创建**
- 当从文件系统（如hdfs）创建rdd时，使用`sc.textfile`方法。例如`val filerdd = sc.textfile("hdfs://path/to/file")`，这会将文件内容按行读取并转换为rdd。

## 二、课后题目的答案思路
1. **关于rdd操作的题目**
- 对于基本的转换操作（如`map`、`filter`）题目，要理解操作的语义。例如`map`是对rdd中的每个元素进行函数操作，`filter`是根据条件筛选元素。如果有一个rdd`val numrdd = sc.parallelize(1 to 10)`，`numrdd.map(_ * 2)`会将每个元素乘以2，`numrdd.filter(_ % 2 == 0)`会筛选出偶数。
2. **关于rdd持久化的题目**
- 理解不同的持久化级别及其适用场景。`persist`或`cache`方法可以用于将rdd持久化到内存或者磁盘等。例如，频繁使用的rdd可以通过`rdd.persist(storagelevel.memory_only)`持久化到内存以提高后续操作的效率。

通过对这些知识点的掌握，可以较好地完成第二章的课后题目，深入理解spark中rdd的相关基础操作。

spark编程基础scala版实验答案

# 《spark编程基础（scala版）实验答案要点》

## 一、环境搭建相关
1. **导入依赖**
- 在scala项目中，需要正确导入spark相关的依赖库。对于maven项目，在`pom.xml`文件中添加spark - core、spark - sql等依赖。例如：
```xml

org.apache.spark
spark - core_2.12
3.1.2

```
2. **初始化sparkcontext**
- 在scala代码中，创建`sparkcontext`对象。例如：
```scala
import org.apache.spark.{sparkconf, sparkcontext}
val conf = new sparkconf().setappname("myapp").setmaster("local[*]")
val sc = new sparkcontext(conf)
```

## 二、数据读取与转换
1. **读取数据**
- 从文件系统读取数据，如读取文本文件：
```scala
val lines = sc.textfile("data.txt")
```
2. **数据转换操作**
- 常见的转换操作包括`map`、`filter`、`flatmap`等。
- `map`示例：
```scala
val wordlengths = lines.map(line => line.split(" ").length)
```
- `filter`示例：
```scala
val longlines = lines.filter(line => line.length > 10)
```

## 三、数据聚合操作
1. **`reduce`操作**
- 例如计算一个整数rdd的总和：
```scala
val numbers = sc.parallelize(seq(1, 2, 3, 4, 5))
val sum = numbers.reduce((a, b) => a + b)
```
2. **`groupby`操作**
- 对数据进行分组，如按照单词首字母分组：
```scala
val words = sc.parallelize(seq("apple", "banana", "cat", "dog"))
val grouped = words.groupby(word => word.charat(0))
```

## 四、数据存储操作
1. **保存数据到文件**
- 将处理后的结果保存到文件中，如将一个rdd保存为文本文件：
```scala
val resultrdd = sc.parallelize(seq("result1", "result2"))
resultrdd.saveastextfile("output.txt")
```

请注意，这只是一个基础的spark编程（scala版）实验答案的简要概括，实际实验中可能会涉及到更复杂的业务逻辑和数据处理需求。

spark编程基础scala版|第2版期末考试题及答案

《spark编程基础（scala版）spark编程基础scala版|第2版期末考试题及答案》

**一、考试题目**

1. 简述spark中rdd的概念及其主要特性。（10分）
- 答案：rdd（弹性分布式数据集）是spark的核心概念。它是一个不可变的、可分区的、能够并行处理的数据集合。主要特性包括：
- 不可变性：一旦创建，rdd内容不可改变，这有助于数据的一致性和容错性。
- 可分区性：可以根据数据存储位置或计算需求将数据划分成多个分区，方便在集群中并行处理。
- 分布式存储：数据分布在集群的多个节点上，能充分利用集群资源。
- 支持多种操作：如转换操作（如map、filter等）和行动操作（如count、collect等）。

2. 请用scala编写代码创建一个简单的sparkcontext对象，假设spark版本为2.4.0，本地模式运行。（15分）
- 答案：
```scala
import org.apache.spark.{sparkconf, sparkcontext}

object main {
def main(args: array[string]): unit = {
val conf = new sparkconf().setappname("myapp").setmaster("local[*]")
val sc = new sparkcontext(conf)
sc.stop()
}
}
```
3. 解释spark中的转换操作和行动操作的区别，并各举一个例子。（15分）
- 答案：
- 转换操作：转换操作是懒加载的，它不会立即执行计算，而是构建一个新的rdd的转换关系。例如map操作，它对rdd中的每个元素应用一个函数并返回一个新的rdd。代码示例：val newrdd = oldrdd.map(x => x * 2)。
- 行动操作：行动操作会触发实际的计算任务，将结果返回给驱动程序或者保存到外部存储系统。例如count操作，它返回rdd中的元素个数。代码示例：val count = rdd.count()。

4. 在spark中，如何将一个本地的文本文件读入为rdd？请写出scala代码。（20分）
- 答案：
```scala
import org.apache.spark.{sparkconf, sparkcontext}

object fileread {
def main(args: array[string]): unit = {
val conf = new sparkconf().setappname("filereadapp").setmaster("local[*]")
val sc = new sparkcontext(conf)
val rdd = sc.textfile("local_file_path")
sc.stop()
}
}
```

5. 如何在spark中进行数据缓存？缓存有什么好处？（20分）
- 答案：
- 在spark中，可以使用rdd.cache()或者rdd.persist()方法进行数据缓存。例如：val rdd = sc.textfile("file").cache()。
- 好处：
- 当一个rdd需要被多次使用时，缓存可以避免重复计算，提高计算效率。
- 对于迭代算法（如机器学习中的迭代训练），缓存中间结果rdd可以显著减少计算时间。
- 在数据共享场景下，不同的操作可以直接使用缓存的rdd，而无需重新从数据源读取和计算。

6. 假设你有一个包含整数的rdd，如何计算其中所有整数的平均值？（20分）
- 答案：
```scala
import org.apache.spark.{sparkconf, sparkcontext}

object average {
def main(args: array[string]): unit = {
val conf = new sparkconf().setappname("averageapp").setmaster("local[*]")
val sc = new sparkcontext(conf)
val rdd = sc.parallelize(seq(1, 2, 3, 4, 5))
val sum = rdd.sum()
val count = rdd.count()
val average = sum / count.todouble
println(s"average: $average")
sc.stop()
}
}
```