myArray :+= Math.pow(2, -calAvgPathLength(value) / normFactor)代码执行到这里时会被提示这样的错误org.apache.spark.SparkException: This RDD lacks a SparkContext. It could happen in the following cases: (1) RDD transformations and actions are NOT invoked by the driver, but inside of other transformations; for example, rdd1.map(x => rdd2.values.count() * x) is invalid because the values transformation and count action cannot be performed inside of the rdd1.map transformation. For more information, see SPARK-5063. (2) When a Spark Streaming job recovers from checkpoint, this exception will be hit if a reference to an RDD not defined by the streaming job is used in DStream operations. For more information, See SPARK-13758.应该怎么修改

这个错误的意思是这个 RDD 缺少 SparkContext。这可能发生在以下两种情况：

1. RDD 转换和操作不是由驱动程序调用的，而是在其他转换内部调用的；例如，rdd1.map(x => rdd2.values.count() * x) 是无效的，因为 values 转换和 count 操作不能在 rdd1.map 转换内执行。有关更多信息，请参见 SPARK-5063。

2. 当 Spark Streaming 作业从检查点恢复时，如果在 DStream 操作中使用了由流式处理作业未定义的 RDD 的引用，则会出现此异常。有关更多信息，请参见 SPARK-13758。

要解决这个问题，您需要确保在执行 RDD 转换和操作时，有一个 SparkContext 可用。这通常意味着您需要在 Spark 程序的驱动程序中执行这些操作，而不是在其他 RDD 转换内部执行。

例如，假设您有以下代码：

val rdd1 = sc.parallelize(1 to 10)
val rdd2 = sc.parallelize(11 to 20)

val result = rdd1.map(x => rdd2.count() * x)

这是有效的，因为 rdd2.count() 操作在 rdd1.map 转换外部执行。但是，如果您将 rdd2.count() 移动到 rdd1.map 中，则会出现上述错误：

val result = rdd1.map(x => {
  val count = rdd2.count()
  count * x
})

为