package anaylse import org.apache.spark.sql.SparkSession object BasicAnaylse { val spark=SparkSession.builder().appName("BasicAnalyse") .master("local[*]") 注释其中重要部分的意思 .enableHiveSupport() .getOrCreate() // spark.sparkContext.setLogLevel("WARN") def main(args: Array[String]): Unit = { //探索每个表中的重复记录表和空值记录数 val tableName = Array("media_index","mediamatch_userevent","mediamatch_usermsg","mmconsume_billevents","order_index") var i = ""; for(i<-tableName){ Analyse(i) } // val mediamatch_userevent = spark.table("user_project.mediamatch_userevent") // mediamatch_userevent.show(false) } def Analyse(tableName:String): Unit ={ val data = spark.table("user_project."+tableName) print(tableName+"表数据："+data.count()) print(tableName+"表phone_no字段为空数："+(data.count()-data.select("phone_no").na.drop().count)) } }

根据你提供的代码，我们可以看出该代码的功能是对指定的5个表进行数据分析，输出表数据的总量和字段为空的数量。具体分析如下： 1. 导入了SparkSession类，用于连接Spark集群。 2. 创建了一个BasicAnalyse对象，并定义了SparkSession对象spark，用于连接Spark集群和设置日志级别为WARN。 3. 在main函数中，定义了一个包含5个表名的数组tableName，并使用for循环遍历该数组，依次调用Analyse函数进行分析。 4. Analyse函数中，首先通过SparkSession对象spark的table方法获取指定表名的数据。 5. 然后使用count方法计算数据总量，并使用na.drop().count方法计算字段为空的数量。 6. 最后输出表数据的总量和字段为空的数量。 需要注意的是，该代码使用了Spark SQL来操作数据，因此需要确保Spark集群已经启动并且可以访问到指定的表。同时，该代码中使用了变量i来遍历表名数组tableName，可以使用更加直观的方式来定义变量名。例如，可以使用tableName.foreach(tableName => Analyse(tableName))来遍历表名数组并调用Analyse函数进行分析。

### Apache Spark 实现 CSV 文件读取与分组计数 在 Apache Spark 中，可以通过编程方式加载 CSV 文件并对其中的数据进行操作。如果需要统计各地区的出租房数量，则可以利用 `groupByKey` 进行分组和计数。以下是完整的代码示例以及常见错误排查指南。 --- ### 1. 加载 CSV 文件并解析数据 假设输入文件名为 `house.txt`，其内容格式如下： ``` region,price,square_feet RegionA,2000,800 RegionB,3000,1200 RegionA,2500,900 ... ``` 以下代码展示了如何加载此文件并将每一行转换为键值对的形式（`(region, count)`）： ```scala import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} // 初始化 Spark 上下文 val conf = new SparkConf().setAppName("HouseCount").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) // 读取 house.txt 文件 val data = sc.textFile("path/to/house.txt") // 解析文件内容，跳过表头并提取 region 字段 val regions = data.filter(line => !line.contains("region")) // 跳过表头 .map(line => line.split(",")(0)) // 提取区域字段 .map(region => (region, 1)) // 构造键值对 (region, 1) ``` --- ### 2. 使用宽依赖算子 `groupByKey` 统计各地区房屋数量 接下来，使用 `groupByKey` 对数据按区域分组，并计算每个区域的房屋总数： ```scala // 使用 groupByKey 按区域分组 val groupedRegions = regions.groupByKey() // 计算每个区域的房屋数量 val result = groupedRegions.mapValues(iter => iter.sum) // 输出结果 result.collect().foreach(println) ``` 运行以上代码后，输出的结果将是类似以下的内容： ``` (RegionA,2) (RegionB,1) ... ``` 这表明 `RegionA` 区域中有两套房子，`RegionB` 区域中有一套房。 --- ### 3. 错误排查 #### 常见问题及其解决方案 ##### （1）文件路径错误 如果指定的文件路径不正确，会抛出异常或返回空数据集。确保文件路径有效且可访问。 ##### （2）CSV 格式不符合预期 如果某些行缺少字段或格式不一致，可能导致解析失败。可以在解析前增加验证逻辑，例如过滤掉无效行： ```scala val validData = data.filter(line => line.split(",").length >= 3) ``` ##### （3）内存不足导致 Shuffle 失败 由于 `groupByKey` 触发了宽依赖，可能会因大量数据而导致内存溢出。此时可以尝试以下优化措施： - 减少分区数量以降低 shuffle 成本。 - 替换为更高效的算子，如 `reduceByKey` 或 `combineByKey`。 优化后的代码示例： ```scala // 使用 reduceByKey 替代 groupByKey val optimizedResult = regions.reduceByKey(_ + _) optimizedResult.collect().foreach(println) ``` --- ### 总结 上述代码实现了从 CSV 文件中读取数据并通过宽依赖算子完成分组和计数的功能。需要注意的是，在实际生产环境中，应优先考虑性能更高的算子（如 `reduceByKey`），尤其是在处理大规模数据时[^6]。 ---