AI与提示工程协同进化的瓶颈突破:提示工程架构师的5大创新方案
2025/12/20 19:35:53
split函数拆分姓名与各科成绩,利用嵌套查询和聚合计算,实现每位学生的总分与保留一位小数的平均分统计,展示了 Spark SQL 在结构化数据处理中的强大表达能力与简洁性。spark.read.text()读取原始成绩数据后,创建临时视图并编写嵌套 SQL 查询:内层使用split和cast提取姓名及五门课程分数,外层计算总和并调用round(..., 1)精确控制平均分小数位数。整个过程充分发挥了 Spark SQL 兼容标准 SQL 语法的优势,代码清晰、逻辑直观。程序采用SparkSession.builder正确初始化上下文,并在finally块中确保资源释放。该案例不仅验证了 Spark SQL 处理半结构化文本的能力,也为后续复杂数据分析任务提供了可复用的模板,体现了大数据处理中“以 SQL 为中心”的高效开发范式。