源文件内容如下（包含id,name,age），将数据复制保存到ubuntu系统/usr/local/spark下，命名为employee.txt，实现从rdd转换得到dataframe，并按id:1,

### 回答1：
以下是回复：

好的，我明白了。您需要将包含id、name和age的数据复制到Ubuntu系统的/usr/local/spark目录下，并将其命名为employee.txt。然后，您需要将RDD转换为DataFrame，并按id:1排序。

### 回答2：
首先，将employee.txt文件保存到Ubuntu系统的/usr/local/spark目录下，可以使用以下命令将文件复制到该目录下：

sudo cp /path/to/employee.txt /usr/local/spark/

接下来，我们可以使用Spark的API来读取该源文件并创建RDD，然后再将RDD转换为DataFrame。

在Spark中，可以使用以下代码创建一个SparkSession并读取文本文件：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read Employee Data")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

val employeeRDD = spark.sparkContext.textFile("/usr/local/spark/employee.txt")

这样将会创建一个SparkSession，使用本地模式运行，并读取/usr/local/spark目录下的employee.txt文件。employeeRDD现在是一个RDD对象，每个元素都是一个字符串，表示employee.txt文件中的一行。

接下来，我们可以使用以下代码来将RDD转换为DataFrame，并按id字段过滤id为1的数据：

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

// 定义schema
val schema = StructType(
  Array(
    StructField("id", IntegerType, true),
    StructField("name", StringType, true),
    StructField("age", IntegerType, true)
  )
)

// 将RDD转换为DataFrame并应用schema
val employeeDF = spark.createDataFrame(
  employeeRDD.map(_.split(",")),
  schema
)

// 过滤id为1的数据
val filteredDF = employeeDF.filter(col("id") === 1)

以上代码首先定义了DataFrame的schema，然后使用SparkSession的createDataFrame方法，将RDD转换为DataFrame，并应用定义的schema。最后，使用filter函数过滤id为1的数据。

完整代码如下：

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

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Read Employee Data")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

val employeeRDD = spark.sparkContext.textFile("/usr/local/spark/employee.txt")

val schema = StructType(
  Array(
    StructField("id", IntegerType, true),
    StructField("name", StringType, true),
    StructField("age", IntegerType, true)
  )
)

val employeeDF = spark.createDataFrame(
  employeeRDD.map(_.split(",")),
  schema
)

val filteredDF = employeeDF.filter(col("id") === 1)

filteredDF.show()

这段代码将会输出id为1的所有员工的信息。

### 回答3：
首先，将源文件保存在Ubuntu系统中的/usr/local/spark目录下，命名为employee.txt。接下来，可以使用Spark的API将该文件读入成为一个RDD，并将该RDD转换为DataFrame。代码如下：

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

val spark = SparkSession.builder().appName("employee").master("local[*]").getOrCreate()

val sc = spark.sparkContext

val textFile = sc.textFile("/usr/local/spark/employee.txt")

val df = textFile.map(_.split(","))
  .map(e => (e(0).toInt, e(1), e(2).toInt))
  .toDF("id", "name", "age")

df.filter("id = 1").show()

上述代码首先创建了一个SparkSession对象spark，然后获取其SparkContext对象sc。接下来，使用sc.textFile()方法读取文件并创建一个RDD对象textFile。然后，使用map()方法将每一行字符串分割成为一个字符串数组，并将其转换为一个Tuple对象，以便后续的转换。最后，使用toDF()方法将RDD转换为DataFrame。

在得到DataFrame之后，可以直接使用DataFrame的filter()方法筛选出id为1的记录。最后，调用show()方法输出结果。

需要说明的是，如果源文件中的内容不规范，如数据之间的分隔符不是逗号，可能需要根据实际情况对代码进行一些调整。