现有100W+条数据存储在hdfs中的userinfo文件夹中的多个文件中,数据格式如下：
张三|男|23|未婚|北京|海淀
李四|女|25|已婚|河北|石家庄
求：
1.数据中所有人的平均年龄
2.数据中所有男性未婚的人数和女性未婚人数
3.数据中20-30已婚数量前3的省份
答案：
package spark08
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.util.LongAccumulator
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
/**
*张三|男|23|未婚|北京|海淀
*李四|女|25|已婚|河北|石家庄
*
*统计:
* 1.数据中所有人的平均年龄
* 2.数据中所有男性未婚的人数和女性未婚人数
* 3.数据中20-30已婚数量前3的省份
* 4.未婚比例(未婚人数/该城市总人数)最高的前3个城市
*/
object UserInfo {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf: SparkConf = new SparkConf()
.setAppName(this.getClass.getSimpleName)
.setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
//读取原始文件
val strFile: RDD[String] = sc.textFile("D:\\data\\data\\userinfo")
val srcRdd: RDD[(String, String, Int, String, String, String)] = strFile.map(t => {
val strings: Array[String] = t.split("\\|")
val name: String = strings(0)
val gender = strings(1)
val age = strings(2).toInt
val isMarry: String = strings(3)
val province = strings(4)
val city = strings(5)
(name, gender, age, isMarry, province, city)
})
srcRdd.cache()
//1.数据中所有人的平均年龄 李四|女|25|已婚|河北|石家庄
val ageAccumulator: LongAccumulator = sc.longAccumulator //使用累加器统计总人数
val ageCount: Int = srcRdd.map(t => {
ageAccumulator.add(1)
t._3
}).reduce(_ + _)
val ageNumber = ageAccumulator.value
val avgAge = ageCount.toLong/(ageNumber*1.0)
println(s"所有人的平均年龄为${avgAge}")
//2.数据中所有男性未婚的人数和女性未婚人数
val genderAndMarryRDD: RDD[(String, Iterable[(String, String)])] = srcRdd.map(t => {
(t._1, t._3) //性别,婚否
}).filter(_._2.equals("未婚")).groupBy(_._1) //按性别分组
val res2RDD: RDD[(String, Int)] = genderAndMarryRDD.mapValues(t=>t.size)
res2RDD.collect().foreach(println)
//数据中20-30已婚数量前3的省份 李四|女|25|已婚|河北|石家庄
val res3: Array[(Int, String)] = srcRdd.filter(t => {
t._3 >= 20 && t._3 <= 30 && t._4.equals("已婚")
})//删选出满足20-30已婚的数据，按省份分组，求v的size即是20-30已婚数量
.groupBy(_._5).mapValues(_.size)
//k,v互换取前3
.map(t => (t._2, t._1)).top(3)
res3.foreach(println)
//(城市,(未婚人数,已婚人数))
//未婚比例(未婚人数/该城市总人数)最高的前3个城市 李四|女|25|已婚|河北|石家庄
