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如何在Scala - Apache Spark中查找数组中值的平均值

在Scala - Apache Spark中查找数组中值的平均值可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的Spark库和模块:
代码语言:txt
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import org.apache.spark.sql.SparkSession
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
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val spark = SparkSession.builder().appName("ArrayAverage").master("local").getOrCreate()
  1. 创建一个包含数组的RDD:
代码语言:txt
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val arrayRDD = spark.sparkContext.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))
  1. 使用reduce函数计算数组中所有值的总和:
代码语言:txt
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val sum = arrayRDD.reduce(_ + _)
  1. 使用count函数计算数组中值的个数:
代码语言:txt
复制
val count = arrayRDD.count()
  1. 计算平均值:
代码语言:txt
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val average = sum.toDouble / count.toDouble
  1. 打印结果:
代码语言:txt
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println("数组的平均值为:" + average)

完整代码示例:

代码语言:txt
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import org.apache.spark.sql.SparkSession

object ArrayAverage {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().appName("ArrayAverage").master("local").getOrCreate()
    val arrayRDD = spark.sparkContext.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))
    val sum = arrayRDD.reduce(_ + _)
    val count = arrayRDD.count()
    val average = sum.toDouble / count.toDouble
    println("数组的平均值为:" + average)
    spark.stop()
  }
}

这个例子中,我们使用了Scala语言和Apache Spark框架来计算数组中值的平均值。首先,我们创建了一个包含整数的数组,并将其转换为RDD。然后,我们使用reduce函数将数组中的所有值相加,使用count函数计算数组中值的个数。最后,我们将总和除以个数得到平均值,并将结果打印出来。

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