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一.题目要求

• 一个文本文件test.txt(目录自定),数据内容为部分用户的银行卡消费记录，消费记录信息包含姓名 消费金额，找出消费次数最多的用户，并且该用户单笔消费最高的金额是多少，得出此信息并将信息写入到result.txt中？
  考试要求如下：
  1、要求读取文件test.txt(能正确读取15分)
  2、要求将文件中的内容按行存入到集合类中(成功存入30分)
  3、对集合类中的每一条记录进行分割，分别获取用户名，消费金额(20分)
  4、并在上一步基础上进行计数，获取消费次数最多的用户(20分)
  5、在上一步基础上获取该用户消费最高金额，打印并写入文件(15分)

二.资料准备

链接: https://pan.baidu.com/s/1bmRPvKpXwBwmZqKKhfMSnA 提取码: 5vxq

三.题目分析

• 1.首先看看具体文件内容,如下:
  
• 2.可知文件内容十分简单只是数据非常的多,每行的内容具体为–>中文名字 : 消费数字
• 3.读取文件内容比较简单,用一个缓冲流按行来读内容即可
• 4.文件内容存入
• 1)根据文件内容可知我们需要存入一个名字,然后是对应各次消费的金额,那么可用一个Map 键为名字,值为一个泛型为Integer的List集合即可实现这个功能
• 2)每次按行读完用:打断该行内容,分成名字和消费金额存入Map即可
• 5.遍历Map找出List集合的最大长度即为消费次数最多,并记录这个用户名字和次数
• 6.遍历消费次数最大的Lsit中的最大值即为最高消费金额,记录该最大值
• 7.用一个输出流将以上记录的数存入一个文件即可(可单独写一个方法)

四.具体代码如下:

package count;import java.io.*;import java.util.*;/** * @author sunyong * @date 2020/06/20 * @description * 考试:读取一个文件内容,分析其中内容获取相关数据 */public class Test {    /*    * @param path:存入的路径    * @param content:文件内容    */    public static void write(String path,String content) throws IOException {        //定义一个输出字符流        FileWriter fw = new FileWriter(path);        //定义一个输出缓冲流(装入之前的输出字符流)        BufferedWriter bw = new BufferedWriter(fw);        //写入内容        fw.write(content);        //关闭流(先开的后关)        bw.close();        fw.close();    }    /*    * @param filePath :读取的文件路径    */    public static void getUserName(String filePath) {        try {            //字符输入流            FileReader fr = new FileReader(filePath);            //缓冲输入流包装字符输入流            BufferedReader br = new BufferedReader(fr);            //定义最大消费次数的名字            String maxCountUserName = null;            //读取文件中的内容            String str = null;            //  key是名字 list里面放该用户每次消费的金额  list.size()该用户出现的次数            HashMap
   
    > map = new HashMap<>();            while(!((str = br.readLine()) ==null)) {                //按照": "打断为一个字符串数组                String[] split = str.split("：");                //给名字赋值                String name = split[0];                //第二个字符串为消费金额                Integer money = Integer.valueOf(split[1]);                if(map.containsKey(name)) {                    //如果map内出现过某个用户的处理流程                    //获取该用户的消费金额集合                    List
    
      list = map.get(name);                    //把该次消费金额加入该集合后再覆盖map                    list.add(money);                    map.put(name, list);                }else{                    //没出现过某个用户的处理流程                    ArrayList 
     
       integers = new ArrayList 
      
       ();                    integers.add(money);                    map.put(name,integers );                }            }            //使用迭代器遍历map键值对            Iterator
       
        
         
          >> iterator = map.entrySet().iterator(); Integer num = 0; while(iterator.hasNext()) { Map.Entry
          
           
            > next = iterator.next(); //获取键值对的键 String name1 = next.getKey(); //获取值 List
            
              moneyNum = next.getValue(); //找最大消费次数 if(moneyNum.size()>num) { num = moneyNum.size(); maxCountUserName = name1; } } String s0 = "最大消费次数:"+num; System.out.println(s0); String s1 = "消费次数最多的用户是："+ maxCountUserName; System.out.println(s1); /* * 使用map的get方法获取值-->存金额的集合 * 通过遍历消费次数最多的的那个用户的消费记录， * 寻找出消费次数最多的的那个用户的消费金额最大的那次 */ List
             
               list2 = map.get(maxCountUserName); Iterator
              
                iterator1 = list2.iterator(); Integer maxMoney = 0; while(iterator1.hasNext()) { Integer next = iterator1.next(); if(next > maxMoney ) { maxMoney = next; } } String s2 ="该用户一次消费最大金额是："+maxMoney; System.out.println(s2); //获取所有的键遍历-->查看到底有几个人 Set
               
                 set=map.keySet(); Iterator
                
                  iterator2 = set.iterator(); while (iterator2.hasNext()){ System.out.println(iterator2.next()); } //关闭流 br.close(); fr.close(); //写入文件 write("result.txt",s0+"\r\n"+s1+"\r\n"+s2); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } //测试 public static void main(String[] args) { //查找次数最大的人并且写入文件 getUserName("F:\\sunyong\\Java\\codes\\examination\\buy_record.txt"); }}
                
               
              
             
            
           
          
         
        
       
      
     
    
   

五.测试结果如下图:

六.使用spark处理数据

#计算消费次数sc.textFile("/data/test.txt").map(_.split("：")).map(x=>(x(0),x)).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.size)).collect#根据名字分组,最大消费金额,消费总数val rdd1 = sc.textFile("/data/test.txt").map(_.split("：")).map(x=>(x(0),x(1))).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.map(x=>x._2))).map(x=>(x._1,x._2.map(x=>x.toInt).sum,x._2.map(x=>x.toInt).max))查询最大消费的人rdd1.sortBy(-_._2).take(1)

• 结果如下:

scala> sc.textFile("/data/test.txt").map(_.split("：")).map(x=>(x(0),x)).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.size)).collectres25: Array[(String, Int)] = Array((项羽,49279), (韩信,49573), (孙膑,49312), (白起,49392), (养由基,49480), (孙武,49415))scala> sc.textFile("/data/test.txt").map(_.split("：")).map(x=>(x(0),x)).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.size)).collectres26: Array[(String, Int)] = Array((项羽,49279), (韩信,49573), (孙膑,49312), (白起,49392), (养由基,49480), (孙武,49415))scala> val rdd1 = sc.textFile("/data/test.txt").map(_.split("：")).map(x=>(x(0),x(1))).groupBy(_._1).map(x=>(x._1,x._2.map(x=>x._2))).map(x=>(x._1,x._2.map(x>x.toInt).sum,x._2.map(x=>x.toInt).max))rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int, Int)] = MapPartitionsRDD[158] at map at 
   
    :24scala> rdd1.sortBy(-_._2).take(1)res27: Array[(String, Int, Int)] = Array((韩信,272142491,9999))
   

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