使用scala语言在线运行实现makeDD方法

很抱歉，我无法提供在线运行环境。不过我可以给你提供一个`makeDD`方法的Scala实现：

import scala.collection.mutable

def makeDD(numRows: Int): List[List[Int]] = {
  val dd = mutable.ListBuffer[List[Int]]()
  
  for (i <- 0 until numRows) {
    val row = mutable.ListBuffer[Int]()
    for (j <- 0 to i) {
      if (j == 0 || j == i) row += 1
      else row += dd(i-1)(j-1) + dd(i-1)(j)
    }
    dd += row.toList
  }
  
  dd.toList
}

这个方法使用了一个二维列表来存储杨辉三角，使用了可变列表`mutable.ListBuffer`来动态地添加元素。你可以通过调用`makeDD`方法并传入行数来获得一个杨辉三角的二维列表。例如，调用`makeDD(5)`会返回以下二维列表：

List(
  List(1),
  List(1, 1),
  List(1, 2, 1),
  List(1, 3, 3, 1),
  List(1, 4, 6, 4, 1)
)

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使用scala语言实现makeDD方法

由于没有上下文，我无法确定您要实现哪个类的makeDD方法。以下是一个示例类和makeDD方法的实现。

假设您有一个名为MyClass的类，并且您想要实现一个名为makeDD的方法，该方法将返回一个Double类型的值，那么可以按照以下方式实现：

class MyClass {
  def makeDD(): Double = {
    // 在此处编写您的代码
    // 假设您想要返回一个值为3.14的Double类型值
    val dd: Double = 3.14
    return dd
  }
}

然后，您可以在其他地方创建MyClass对象并调用makeDD方法。例如：

val myObj = new MyClass()
val ddValue = myObj.makeDD()
println("ddValue is " + ddValue)

当您运行该程序时，输出应为：

ddValue is 3.14

使用scala语言实现par allelize方法

`parallelize` 方法是 Spark 中的一个方法，用于将一个本地集合（List、Array等）转换为一个分布式数据集（RDD）。它的实现方式是将本地集合拆分成多个分区，每个分区分配到不同的计算节点上进行并行处理。

以下是使用 Scala 实现 `parallelize` 方法的代码：

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

object ParallelizeExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建 SparkConf 对象
    val conf = new SparkConf().setAppName("ParallelizeExample").setMaster("local")
    // 创建 SparkContext 对象
    val sc = new SparkContext(conf)
    // 创建本地集合
    val data = List(1, 2, 3, 4, 5)
    // 将本地集合转换为分布式数据集 RDD
    val rdd = sc.parallelize(data)
    // 输出 RDD 的数据
    rdd.foreach(println)
    // 关闭 SparkContext 对象
    sc.stop()
  }
}

在上面的示例中，首先创建了一个 `SparkConf` 对象，用于配置 Spark 应用程序的运行参数。然后创建了一个 `SparkContext` 对象，用于连接和管理 Spark 集群。接着创建了一个本地集合 `data`，并调用 `parallelize` 方法将其转换为分布式数据集 `rdd`。最后通过 `foreach` 方法输出 RDD 中的数据。

需要注意的是，以上代码只是一个示例，实际使用中需要根据具体情况进行调整和优化。