val array: Array[Any] = df.rdd.map(a => a.get(0)).collect()

这段代码是将DataFrame中第一列的值提取出来，并存储到一个Array中。在这里，`df`是一个DataFrame对象，`rdd`是DataFrame的RDD表示，`map`函数对每一行进行操作，`a.get(0)`获取每一行的第一个元素，最后使用`collect()`将结果收集到Driver端，并以Array的形式返回给变量`array`。请注意，由于`array`的类型是`Array[Any]`，所以它可以存储任意类型的值。

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val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) rdd.collect: val rddFilter1 = rdd.filter(_ > 3) rddFilter1.collect: val rddFilter2 = rdd.filter(_ < 7) rddFilter2.collect: val rddMerged = rddFilter1.union(rddFilter2) rddMerged.collect: val rddResult = rddMerged.distinct() rddResult.collect:

这是一段使用 Apache Spark 的 Scala 代码，它创建了一个包含整数数组的 RDD，并对其进行了一系列转换操作。具体来说，这些转换操作分别是：

1. 使用 `sc.parallelize` 方法将整数数组转换为 RDD。
2. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中大于 3 的元素，创建一个新的 RDD `rddFilter1`。
3. 使用 `filter` 方法过滤出 RDD 中小于 7 的元素，创建一个新的 RDD `rddFilter2`。
4. 使用 `union` 方法将 `rddFilter1` 和 `rddFilter2` 合并为一个新的 RDD `rddMerged`。
5. 使用 `distinct` 方法去重 `rddMerged` 中的元素，创建最终的 RDD `rddResult`。

最后，代码分别调用了 `collect` 方法来将 RDD 转换为数组并打印出来，可以看到最终 `rddResult` 中只包含了 4、5、6 三个元素。

完善如下代码:import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession} object First_Question { case class Student(name:String,age:String,sex:String) def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession .builder() .appName("First_Question") .master("local[*]") .getOrCreate() val rdd: RDD[String] = spark.sparkContext.parallelize(List("张三,20,男", "李四,22,男", "李婷,23,女","赵六,21,男")) val temp: RDD[Student] = rdd.map(s => { val split_rdd: Array[String] = s.split(",") Student(split_rdd(0), split_rdd(1), split_rdd(2)) }) import spark.implicits._ // DataFrame 源数据 val dataFrame: DataFrame = temp.toDF() spark.stop() } }

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

object First_Question {
case class Student(name: String, age: Int, sex: String)

def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark: SparkSession = SparkSession
.builder()
.appName("First_Question")
.master("local[*]")
.getOrCreate()

val rdd: RDD[String] = spark.sparkContext.parallelize(List("张三,20,男", "李四,22,男", "李婷,23,女", "赵六,21,男"))

val temp: RDD[Student] = rdd.map(s => {
val split_rdd: Array[String] = s.split(",")
Student(split_rdd(0), split_rdd(1).toInt, split_rdd(2))
})

import spark.implicits._

// DataFrame 源数据
val dataFrame: DataFrame = temp.toDF()

spark.stop()
}
}