spark对数据集的使用和分析

Question

根据提供的books.csv数据集对数据集使用spark进行分析（可以使用spark-core或者spark-sql）将每个出版设在2010-2020年度出版的切书籍名称小于8个汉字长度的（含8个）书籍数量进行统计，并将结果保存至hdfs系统中，使用jdk1.8以及idea进行开发、spark3.0+、scala2.10+

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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要使用Apache Spark对books.csv数据集进行分析，你可以遵循以下步骤。请注意，由于我无法直接访问或分析图片内容，我将基于你提供的信息来指导你。

1. 环境准备

确保你的开发环境满足以下要求：

• JDK 1.8
• IntelliJ IDEA
• Apache Spark 3.0+
• Scala 2.10+

2. 数据准备

将books.csv文件上传到HDFS系统中，以便Spark可以访问。

3. 编写Spark应用程序

使用Scala编写Spark应用程序，以下是一个基本的框架：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Book Analysis")
  .config("spark.master", "local")
  .getOrCreate()

import spark.implicits._

// 读取CSV文件
val booksDF = spark.read
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .csv("hdfs://path_to_books.csv")

// 将日期字段转换为日期类型（如果需要）
val booksWithDateDF = booksDF.withColumn("publish_date", to_date(col("publish_date"), "yyyy-MM-dd"))

// 筛选2010-2020年出版的书籍
val filteredBooksDF = booksWithDateDF.filter(
  col("publish_date") >= "2010-01-01" && col("publish_date") <= "2020-12-31"
)

// 筛选书名长度小于等于8个字符的书籍
val shortTitleBooksDF = filteredBooksDF.filter(col("book_name").length <= 8)

// 统计书籍数量
val count = shortTitleBooksDF.count()

// 将结果保存到HDFS
shortTitleBooksDF.write
  .format("parquet")
  .save("hdfs://path_to_output")

spark.stop()

4. 运行Spark应用程序

在IDEA中运行你的Spark应用程序，确保它能够连接到HDFS并执行上述操作。

5. 验证结果

检查HDFS上的输出路径，确保结果已经保存。

参考链接

• Apache Spark官方文档
• Spark SQL编程指南
• Scala官方文档

如果你需要进一步的帮助，例如如何从图片中提取信息或者具体的Spark代码实现，请提供更多的细节或者直接发送图片内容。