Spark課程設計：病人處理數據

本文將從以下幾個方面詳細闡述Spark課程設計，主題為病人處理數據。

一、數據讀取和處理

val path = "/path/to/data/file"
val sc = new SparkContext(conf)
val data = sc.textFile(path)
val lines = data.map(line => line.split(","))
val header = lines.first()
val patientRDD = lines.filter(_(0) != header(0)).map{p =>
  val pid = p(0).toLong
  val name = p(1)
  val gender = p(2)
  val age = p(3).toInt
  val province = p(4)
  val city = p(5)
  val disease = p(6)
  val fee = p(7).toDouble
  Patient(pid, name, gender, age, province, city, disease, fee)
}

數據讀取和處理是Spark程序的必要步驟，首先需要定義數據路徑，通過SparkContext將數據讀取進來。讀取完畢後，需要對數據進行一些處理，此處將每一行字元串按照逗號分隔，生成一個二維數組，然後再去除第一行作為表頭的數據，並將每一行轉化為一個Patient對象，後續操作都是基於Patient對象進行的。

二、病人信息處理

病人信息處理是該項目的核心所在，下面將分別從性別、年齡、疾病和費用等四個方面進行詳細闡述。

1. 性別處理

val genderCount = patientRDD.map(p => (p.gender, 1)).reduceByKey(_ + _).collect()
genderCount.foreach(gc => println("Gender: " + gc._1 + ", Count: " + gc._2))

通過對病人RDD執行map和reduceByKey操作，統計每種性別的病人數量，並將結果collect到Driver端列印出來。

2. 年齡處理

val ageAvg = patientRDD.map(p => p.age).mean()
val ageMax = patientRDD.map(p => p.age).max()
val ageMin = patientRDD.map(p => p.age).min()
println("Average age: " + ageAvg + ", Max age: " + ageMax + ", Min age: " + ageMin)

通過對病人RDD執行map和mean/max/min等聚合函數操作，能夠計算出病人年齡的平均值、最大值和最小值。

3. 疾病處理

val diseaseCount = patientRDD.map(p => (p.disease, 1)).reduceByKey(_ + _)
val top3Disease = diseaseCount.sortBy(_._2, false).take(3)
top3Disease.foreach(d => println("Disease: " + d._1 + ", Count: " + d._2))

通過對病人RDD執行map和reduceByKey操作，統計每種疾病的病人數量。然後通過對統計結果進行排序操作，能夠得出病人數量前三的疾病。

4. 費用處理

val feeAvg = patientRDD.map(p => p.fee).mean()
val feeMax = patientRDD.map(p => p.fee).max()
val feeMin = patientRDD.map(p => p.fee).min()
println("Average fee: " + feeAvg + ", Max fee: " + feeMax + ", Min fee: " + feeMin)

通過對病人RDD執行map和mean/max/min等聚合函數操作，能夠計算出病人費用的平均值、最大值和最小值。

三、數據保存

patientRDD.saveAsTextFile("/path/to/output")

數據處理完畢後，需要將結果保存下來，此處將處理後的病人信息RDD寫入到指定路徑下的文件中。

四、總結

本文主要介紹了Spark課程設計，主題為病人處理數據。通過對病人信息進行性別、年齡、疾病和費用等多個方面的處理，能夠得出一些有用的信息並保存下來。Spark作為近年來非常受歡迎的大數據處理框架，其強大的數據處理功能為我們解決了很多數據處理問題，相信在未來的數據處理領域，Spark會有更加廣泛的應用。