import org.apache.spark object to_dataframe { var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" var df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(datapath) }read爆红

根据你提供的代码，可以看出你缺少了SparkSession的创建，需要在代码中添加以下语句：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object to_dataframe {
  var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv"
  val spark = SparkSession.builder()
    .appName("to_dataframe")
    .master("local")
    .getOrCreate()
  var df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(datapath)
}

这样，你就可以使用SparkSession来创建DataFrame了。其中，appName指定了应用程序名称，master指定了运行模式，这里指定为local，表示在本地模式下运行。当然，你也可以根据实际情况来指定。

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var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" val spark = SparkSession.builder() .appName("to_dataframe") .master("local") .getOrCreate()

根据您提供的代码片段，我可以看到您正在使用Spark读取一个CSV文件并将其加载到DataFrame中。但是，您并没有提供任何关于HBase连接的代码，因此我无法判断您是否成功连接了HBase。

如果您想要将DataFrame中的数据写入HBase，您需要使用HBase Connector for Spark并编写相应的代码将DataFrame中的数据写入HBase表。请参考我之前提供的代码示例，以了解如何使用HBase Connector for Spark将数据写入HBase。如果您已经编写了将数据写入HBase的代码，则可以在代码中检查是否存在任何错误或异常来确定是否成功连接了HBase。