第1关：加载与保存操作
编程要求
打开右侧代码文件窗口，在 Begin 至 End 区域补充代码，完善程序。读取本地文件 file:///data/bigfiles/demo.json，根据年龄字段 age 设置降序，输出结果。
demo.json 文件内容如下所示：
{"name": "zhangsan", "age": 20, "sex": "m"},
{"name": "lisi", "age": 21, "sex": "m"},
{"name": "tiantian", "age": 22, "sex": "f"},
{"name": "lihua", "age": 23, "sex": "f"},
{"name": "zhaoliu", "age": 24, "sex": "m"},
{"name": "liguanqing", "age": 25, "sex": "f"},
{"name": "zhangqi", "age": 26, "sex": "m"},
{"name": "zhaoai", "age": 27, "sex": "m"},
{"name": "wangjiu", "age": 28, "sex": "f"}
开始任务前，注意先启动 Hadoop 与 Hive 环境：start-all.sh、nohup hive --service metastore &
测试说明
平台将对你编写的代码进行评测，如果与预期结果一致，则通关，否则测试失败。
代码1
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object First_Question { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("First_Question") .master("local[*]") .getOrCreate() /******************* Begin *******************/ // 1. 读取指定路径的JSON文件，生成DataFrame val df: DataFrame = spark.read.json("file:///data/bigfiles/demo.json") // 2. 根据age字段进行降序排序 val sortedDf = df.orderBy(df.col("age").desc) // 3. 输出排序后的结果 sortedDf.show() /******************* End *******************/ spark.stop() } }祝你通过顺利~
第2关：Parquet 格式文件
编程要求
打开右侧代码文件窗口，在 Begin 至 End 区域补充代码，根据下列要求，完善程序。
读取本地文件 file:///data/bigfiles/demo.json，使用 Parquet 完成分区，列名为 student=1，保存到本地路径file:///result/下。
读取本地文件 file:///data/bigfiles/demo2.json，使用 Parquet 完成分区，列名为 student=2，保存到本地路径file:///result/下。
demo.json 文件内容如下所示：
{"name": "zhangsan", "age": 20, "sex": "m"},
{"name": "lisi", "age": 21, "sex": "m"},
{"name": "tiantian", "age": 22, "sex": "f"},
{"name": "lihua", "age": 23, "sex": "f"},
{"name": "zhaoliu", "age": 24, "sex": "m"},
{"name": "liguanqing", "age": 25, "sex": "f"},
{"name": "zhangqi", "age": 26, "sex": "m"},
{"name": "zhaoai", "age": 27, "sex": "m"},
{"name": "wangjiu", "age": 28, "sex": "f"}
demo2.json 文件内容如下所示：
{"name": "hongkong", "age": 20, "sex": "m"},
{"name": "kulu", "age": 21, "sex": "m"},
{"name": "huxiaotian", "age": 22, "sex": "f"},
{"name": "yueming", "age": 23, "sex": "f"},
{"name": "wangsan", "age": 24, "sex": "m"},
{"name": "zhaojiu", "age": 25, "sex": "f"},
{"name": "wangqiqi", "age": 26, "sex": "m"},
{"name": "wangxiantian", "age": 27, "sex": "m"},
{"name": "zhaoba", "age": 28, "sex": "f"}
开始任务前，注意先启动 Hadoop 与 Hive 环境：start-all.sh、nohup hive --service metastore &
测试说明
平台将对你编写的代码进行评测，如果与预期结果一致，则通关，否则测试失败。
代码2
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object Second_Question { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("Second_Question") .master("local[*]") .getOrCreate() /******************* Begin *******************/ // 1. 读取第一个JSON文件 val df1: DataFrame = spark.read.json("file:///data/bigfiles/demo.json") // 2. 将数据以Parquet格式保存到student=1分区路径，使用覆盖模式避免冲突 df1.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("file:///result/student=1") // 3. 读取第二个JSON文件 val df2: DataFrame = spark.read.json("file:///data/bigfiles/demo2.json") // 4. 将数据以Parquet格式保存到student=2分区路径，使用覆盖模式 df2.write.mode(SaveMode.Overwrite).parquet("file:///result/student=2") /******************* End *******************/ spark.stop() } }祝你通过顺利~
第3关：ORC 格式文件
编程要求
根据下列要求，完善程序。
创建 Orc 格式的 Hive 数据表 student，添加字段id（int），name（string）,age(int)，class（string）。
按顺序插入如下数据：
1001,"王刚",19,"大数据一班"
1002,"李虹",18,"大数据一班"
1003,"张子萱",20,"大数据一班"
1004,"赵云",18,"大数据一班"
1005,"李晓玲",19,"大数据一班"
1006,"张惠",18,"大数据二班"
1007,"秦散",19,"大数据二班"
1008,"王丽",18,"大数据二班"
1009,"田忌",20,"大数据二班"
1010,"张花",18,"大数据二班"
打开右侧代码文件窗口，在 Begin 至 End 区域补充代码，编写 spark sql 程序，读取创建的 student 表并按字段 id 升序输出。
开始任务前，注意先启动 Hadoop 与 Hive 环境：start-all.sh、nohup hive --service metastore &
测试说明
平台将对你编写的代码进行评测，如果与预期结果一致，则通关，否则测试失败。
代码3
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object Third_Question { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("Third_Question") .master("local[*]") .enableHiveSupport() .getOrCreate() /******************* Begin *******************/ spark.sql("select * from student").orderBy("id").show() /******************* End *******************/ spark.stop() } }祝你通过顺利~
第4关：JSON 格式文件
编程要求
打开右侧代码文件窗口，在 Begin 至 End 区域补充代码，完善程序。读取本地文件 file:///data/bigfiles/test.json，不改变原数据排列顺序进行输出。
test.json 文件内容如下所示：
{"id":1001,"name":"王刚","age":19,"class":"大数据一班"},
{"id":1002,"name":"李虹","age":18,"class":"大数据一班"},
{"id":1003,"name":"张子萱","age":20,"class":"大数据一班"},
{"id":1004,"name":"赵云","age":18,"class":"大数据一班"},
{"id":1005,"name":"李晓玲","age":19,"class":"大数据一班"},
{"id":1006,"name":"张惠","age":18,"class":"大数据二班"},
{"id":1007,"name":"秦散","age":19,"class":"大数据二班"},
{"id":1008,"name":"王丽","age":18,"class":"大数据二班"},
{"id":1009,"name":"田忌","age":20,"class":"大数据二班"},
{"id":1010,"name":"张花","age":18,"class":"大数据二班"}
开始任务前，注意先启动 Hadoop 与 Hive 环境：start-all.sh、nohup hive --service metastore &
测试说明
平台将对你编写的代码进行评测，如果与预期结果一致，则通关，否则测试失败。
代码4
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object Forth_Question { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("Forth_Question") .master("local[*]") .getOrCreate() /******************* Begin *******************/ val dataFrame:DataFrame = spark.read.json("file:///data/bigfiles/test.json") dataFrame.createOrReplaceTempView("data") spark.sql("select id,name,age,class from data").orderBy("id").show() /******************* End *******************/ spark.stop() } }祝你通过顺利~
第5关：JDBC 操作数据库
编程要求
打开右侧代码文件窗口，在 Begin 至 End 区域补充代码，完善程序。读取本地 csv 文件 file:///data/bigfiles/job58_data.csv（有表头），将加载的数据以覆盖的方式保存到本地 Mysql 数据库的 work.job_data 表中，数据库连接信息如下：
账号：root
密码：123123
端口：3306
注意设置 useSSL=false。
开始任务前，注意先启动 Hadoop 与 Hive 环境：start-all.sh、nohup hive --service metastore &
测试说明
平台将对你编写的代码进行评测，如果与预期结果一致，则通关，否则测试失败。
代码5
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession} object Fifth_Question { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("Fifth_Question") .master("local[*]") .getOrCreate() /******************* Begin *******************/ val dataFrame: DataFrame = spark.read .option("header", "true") .csv("file:///data/bigfiles/job58_data.csv") dataFrame.write .format("jdbc") .option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/work?useSSL=false") .option("driver", "com.mysql.jdbc.Driver") .option("user", "root") .option("password", "123123") .option("dbtable", "job_data") .mode(SaveMode.Overwrite) .save() /******************* End *******************/ spark.stop() } }祝你通过顺利~
第6关：Hive 表操作
编程要求
打开右侧代码文件窗口，在 Begin 至 End 区域补充代码，根据下列要求，完善程序。
在 Hive 中创建数据表 employee，添加字段eid（string），ename（string）,age(int)，part（string）。
插入如下数据：
"A568952","王晓",25,"财务部"
"B256412","张天",28,"人事部"
"C125754","田笑笑",23,"销售部"
"D265412","赵云",24,"研发部"
"F256875","李姿姿",26,"后勤部"
编写 spark sql 程序，直接采用 Spark on Hive 的方式读取创建的 employee 表并按字段 eid 升序输出。
开始任务前，注意先启动 Hadoop 与 Hive 环境：start-all.sh、nohup hive --service metastore &
测试说明
平台将对你编写的代码进行评测，如果与预期结果一致，则通关，否则测试失败。
代码6
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} object Sixth_Question { def main(args: Array[String]): Unit = { /******************* Begin *******************/ //val spark: SparkSession.builder() val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("Sixth_Question") .master("local[*]") .enableHiveSupport() .getOrCreate() val dataFrame : DataFrame = spark.sql("select * from employee order by eid") dataFrame.show() spark.stop() /******************* End *******************/ } }祝你通过顺利~
