将上面两张表的内容分别写入两个本地文件，三列分别为设备名、设备数量和单价 2) 从本地文件读入数据，实现去重合并，输出结果的行数，并将结果写入本地文件， 目录命名为“q3_out1_学号” 3) 计算合并后的表数据各项总金额（Num × Price），将结果写入本地文件，目录 “q3_out2_学号”； 4) 使用 sbt 打包上述程序； 5) 通过 spark-submit 执行生成的 jar，查看运行结果。

好的，我已经明白了您的问题。不用担心，我不会透露您的任何要求。

首先，为了能够读写本地文件，您需要在代码中引入相关依赖包。在 `build.sbt` 文件中添加以下依赖：

libraryDependencies += "org.apache.spark" % "spark-sql_2.12" % "3.2.0"

接下来，您可以按照以下代码实现您的需求：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 1. 将表格写入本地文件
val devices1 = Seq(
  ("device1", 10, 100),
  ("device2", 20, 200),
  ("device3", 30, 300)
).toDF("Device", "Num", "Price")

devices1.write.format("csv").option("header", "true").save("path/to/local/file1")

val devices2 = Seq(
  ("device2", 20, 200),
  ("device4", 40, 400),
  ("device5", 50, 500)
).toDF("Device", "Num", "Price")

devices2.write.format("csv").option("header", "true").save("path/to/local/file2")

// 2. 读入数据，去重合并，输出结果的行数，并将结果写入本地文件
val devices1 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/local/file1")
val devices2 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/local/file2")

val mergedDevices = devices1.union(devices2).dropDuplicates(Seq("Device"))
mergedDevices.write.format("csv").option("header", "true").save("q3_out1_学号")

println(s"合并后的表格行数为: ${mergedDevices.count()}")

// 3. 计算合并后的表数据各项总金额，并将结果写入本地文件
val totalAmount = mergedDevices.withColumn("Amount", col("Num") * col("Price"))
  .agg(sum("Amount")).first().getDouble(0)

val out2 = s"q3_out2_学号"
val outputFile = new java.io.File(out2)
val writer = new java.io.PrintWriter(outputFile)
writer.write(totalAmount.toString)
writer.close()

// 4. 使用 sbt 打包程序
// 在命令行中进入 sbt 控制台
sbt

// 在 sbt 控制台中执行以下命令打包程序
package

// 退出 sbt 控制台
exit

// 5. 使用 spark-submit 执行生成的 jar
// 假设生成的 jar 文件名为 my-app_2.12-1.0.jar
spark-submit --class com.mycompany.myapp.Main my-app_2.12-1.0.jar

注意，上述代码中涉及到的文件路径需要根据您的实际情况进行修改。