作业题：京东店铺访问数

题目：

（1）

var sql ="""|select shop_name,count(distinct user_id)|from t_shop|group by shop_name|""".stripMargin

（2）

  /*var sql ="""|select shop_name,user_id,count(*)|from t_shop|group by shop_name,user_id|//as ct|""".stripMargin*///2).查询每个店铺被用户访问的次数排名  表t2
/*    var sql ="""|select shop_name,user_id,|rank() over(partition by shop_name order by ct) rk|from t1|as t2|""".stripMargin*///3).取得每个店铺的前三名/*  var sql ="""|select shop_name,user_id,ct|from t2|where rk<=3|""".stripMargin
*///4).整合var sql ="""|select shop_name,user_id,ct|from(|     select shop_name,user_id,ct,rank() over(partition by shop_name order by ct) rk|     from|     (|       select shop_name,user_id,count(*) ct|       from t_shop|       group by shop_name,user_id|     )t1| )t2|where rk<=3|""".stripMarginval result: DataFrame = spark.sql(sql)result.show()

完整作业代码

object ShopApplication {def main(args: Array[String]): Unit = {/*1.创建*/val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config("spark.app.name", "Shop").config("spark.master", "local[*]").getOrCreate()/*2.导入数据*/val rdd: RDD[String] = spark.sparkContext.textFile("hdfs://hadoop10:9000/jd_visit.log")/*读取数据，获取df对象*/import spark.implicits._val df1: DataFrame = rdd.map(_.split("\\s+")).map(array => (array(0), array(1))).toDF("user_id", "shop_name")df1.createTempView("t_shop")//需求1：每个店铺的UV（访客数）/*  var sql ="""|select shop_name,count(distinct user_id)|from t_shop|group by shop_name|""".stripMargin*///需求2：每个店铺访问次数top3的访客信息。输出店铺名称、访客id、访问次数//1).查询每个店铺被访问的次数 表ct/*var sql ="""|select shop_name,user_id,count(*)|from t_shop|group by shop_name,user_id|//as ct|""".stripMargin*///2).查询每个店铺被用户访问的次数排名  表t2
/*    var sql ="""|select shop_name,user_id,|rank() over(partition by shop_name order by ct) rk|from t1|as t2|""".stripMargin*///3).取得每个店铺的前三名/*  var sql ="""|select shop_name,user_id,ct|from t2|where rk<=3|""".stripMargin
*///4).整合var sql ="""|select shop_name,user_id,ct|from(|     select shop_name,user_id,ct,rank() over(partition by shop_name order by ct) rk|     from|     (|       select shop_name,user_id,count(*) ct|       from t_shop|       group by shop_name,user_id|     )t1| )t2|where rk<=3|""".stripMarginval result: DataFrame = spark.sql(sql)result.show()//释放资源spark.stop()}
}

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