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数据读取与格式转换

 

读取JSON数据：使用Spark提供的读取接口（如 spark.read.json()  ，在不同编程语言接口下使用方式类似）将给定的JSON格式数据读入Spark中，形成 DataFrame  。

格式转换：按照题目要求，利用 get_json_object 函数（如果是在SQL语句中操作，在不同语言中使用该函数的语法略有差异）对JSON格式数据进行格式转换，以便后续分析处理。

 

统计有效数据条数

 

筛选有效数据：依据有效数据的定义（ uid 、 phone 、 addr 三个字段均无空值 ），使用过滤条件（如 filter 函数 ）筛选出满足条件的数据行。

统计数量：对筛选后的有效数据，调用 count 函数统计其记录条数。

 

统计用户数量最多的前二十个地址

 

分组聚合：以 addr 字段为分组依据，使用 groupBy 函数对有效数据进行分组，然后通过 count 函数统计每个地址对应的用户数量（即记录数）。

排序与筛选：根据统计出的用户数量，使用排序函数（如 orderBy  ，并按降序排列）对地址进行排序，最后使用 limit 函数选取用户数量最多的前二十个地址 。