def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("Test") val sc = new SparkContext(conf) val spark: SparkSession = SparkSession.builder().getOrCreate() import spark.implicits._ val path="hdfs://master:9000/travel/traveldata/3.xlsx" // val value: RDD[String] = sc.textFile(path) // value.foreach(println) // val df: DataFrame = spark.read .format("com.crealytics.spark.excel") .option("header", "true") // .option("sheetName", "Sheet1") // .option("treatEmptyValuesAsNulls", "true") // .option("inferSchema", "true") // .option("addColorColumns", "False") // .schema(schema) .load(path) // df.show() // value.map(v=>v+"123456").foreach(println) // var s: String = "" // value.foreach( // v=>{ // s+=v // } // ) // println(s) // df.show() // df.withColumn("SUM1", functions.split(col("SUM"), " ").getItem(0)).drop("SUM") // .withColumn("GRADE1", functions.split(col("GRADE"), "%").getItem(0)).drop("GRADE") // // .createTempView("comment_data") // df.printSchema // .show() // val frame: DataFrame = spark.sql("select SPOT,OPENTIME,SUM1 as SUM,LOCATION,round(cast(GRADE1 as Int)*5/100,1) as GRADE,COMMENT from comment_data where comment is not null") // frame.show() spark.stop() sc.stop() }

根据你提供的代码，错误可能是由于以下原因之一导致的：

1. Excel 文件路径不正确或无法访问。请检查 `path` 变量是否设置正确，Excel 文件是否存在，并且你的代码是否具有访问权限。

2. 缺少 `com.crealytics.spark.excel` 包。请确保你的项目依赖项中包含该包。你可以在 Maven 中添加以下依赖项来解决该问题：

   <dependency>
     <groupId>com.crealytics</groupId>
     <artifactId>spark-excel_2.11</artifactId>
     <version>0.11.1</version>
   </dependency>

3. Excel 文件格式不正确。请确保你的 Excel 文件是 `.xlsx` 格式，并且使用最新的 Microsoft Office 版本（2010 及以上）生成，因为早期版本的 Excel 可能不兼容。

希望这些提示能帮助你解决问题。

相关问题

case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile("/home/zkpk/saledata.csv")加入处理缺失值

你可以使用 Spark SQL 中的 `DataFrame` 对象来处理缺失值，具体步骤如下：

1. 首先，将 CSV 文件加载为 `DataFrame` 对象，代码如下：

val df = sqlContext.read.format("csv").option("header", "true").load("/home/zkpk/saledata.csv")

2. 然后，使用 `na` 方法处理缺失值，比如说，我们将 `quantity` 列中的缺失值替换为 1，将 `money` 列中的缺失值替换为 0.0，代码如下：

val cleanedDF = df.na.fill(Map("quantity" -> 1, "money" -> 0.0))

这样，就可以处理缺失值了。完整代码如下：

case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String,quantity:Int,money:Double)

def main(args: Array[String]): Unit = {
  val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local")
  val sc = new SparkContext(conf)
  sc.setLogLevel("ERROR")
  val sqlContext = new SQLContext(sc)

  // load data
  val df = sqlContext.read.format("csv").option("header", "true").load("/home/zkpk/saledata.csv")

  // process missing values
  val cleanedDF = df.na.fill(Map("quantity" -> 1, "money" -> 0.0))

  // convert to Sale objects
  import sqlContext.implicits._
  val salesDF = cleanedDF.as[Sale]

  // perform analysis
  val nameMoneyDF = salesDF.select("productName", "money")
  nameMoneyDF.show()
}

解释以下代码import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object ks { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val inputRDD = sc.textFile("D:\\shan.txt") val wordsRDD = inputRDD.flatMap(line => line.split(" ")) val wordCountRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) wordCountRDD.foreach(println) sc.stop() } }

这段代码使用 Apache Spark 框架执行单词计数任务。下面是代码的解释：

1. 导入所需的 Spark 库。

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

2. 创建一个名为 "ks" 的对象。

object ks {

3. 定义一个名为 "main" 的方法，它接受一个字符串数组作为参数并返回一个 Unit 类型。

def main(args: Array[String]): Unit = {

4. 创建一个 SparkConf 对象并设置应用程序的名称和主机。

val conf = new SparkConf().setAppName("Word Count").setMaster("local")

5. 创建一个 SparkContext 对象。

val sc = new SparkContext(conf)

6. 使用 SparkContext 从文件中读取输入文本，并创建一个名为 "inputRDD" 的 RDD。

val inputRDD = sc.textFile("D:\\shan.txt")

7. 使用 flatMap() 方法将每行文本拆分成单词，并创建一个名为 "wordsRDD" 的 RDD。

val wordsRDD = inputRDD.flatMap(line => line.split(" "))

8. 使用 map() 和 reduceByKey() 方法计算每个单词出现的次数，并创建一个名为 "wordCountRDD" 的 RDD。

val wordCountRDD = wordsRDD.map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)

9. 使用 foreach() 方法打印每个单词和它的计数。

wordCountRDD.foreach(println)

10. 关闭 SparkContext 对象。

sc.stop()

整个代码的作用是读取指定路径下的文本文件，统计每个单词出现的次数并输出。