object SparkML_sale { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("line").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) // val spark = new SQLContext(sc) val spark=SparkSession .builder() .config(conf)//设置操作hive的url，相当于jdbc里的url .getOrCreate() // 如果是已经处理好的结构化数据, 则可以直接使用这种方式读入数据, 但仍需要一些处理 // 文件读取出来就是 DataFrame 格式, 而不是 RDD 格式 val file: DataFrame = spark.read.format("csv").option("sep", ",").option("header", "true").load("11/data.csv") file.show()

这段代码是使用Spark ML对销售数据进行分析和预测的示例，具体实现步骤如下：

1. 首先定义Spark配置信息，并创建SparkContext和SparkSession对象。

2. 使用SparkSession的read方法读取输入文件，并使用format方法指定文件格式，option方法设置文件属性（如分隔符、是否有表头等），使用load方法加载数据，并将数据转换为DataFrame格式。

3. 使用show方法输出读取到的数据。

需要注意的是，这段代码中使用了Spark ML对销售数据进行分析和预测，可以方便地完成一些机器学习任务，如分类、聚类、回归等。同时也需要熟悉Spark ML的API和使用方法。