spark用户行为分析，有本地数据user_visit_action，详细代码idea完成任务需求：热门top10品类，页面单挑转化率计算，语言为scala

Spark是一个强大的分布式计算框架，常用于大数据处理。在Scala中进行用户行为分析，我们可以利用Apache Spark SQL的功能来处理`user_visit_action`这样的本地数据表。首先，我们需要加载数据，然后对数据进行清洗、分组和聚合操作。

以下是一个简单的示例代码，假设我们已经有了DataFrame `userVisitActionDF`，它包含用户的访问ID(`user_id`)，访问行为(`action_id`)，和页面(`page_id`)：

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

// 1. 加载数据
val df = spark.read.format("csv") // 根据实际数据源调整
   .option("header", "true")
   .load("path_to_your_data/user_visit_action.csv")

// 2. 数据预处理
case class UserVisitAction(user_id: Long, action_id: Long, page_id: Long) // 假设原始数据有这个结构
val processedDF = df.select($"user_id", $"action_id", $"page_id")

// 3. 热门品类（Top 10品类）
val top10Categories = processedDF.groupBy("action_id")
   .agg(count("user_id").alias("visits"))
   .orderBy(desc("visits"))
   .limit(10)

// 4. 计算页面单挑转化率 (假设"purchase"表示购买行为)
val purchaseDF = processedDF.filter($"action_id" === "purchase")
val conversionRateDF = purchaseDF.groupBy("page_id")
   .agg(count("user_id").alias("purchases"), countDistinct($"user_id").alias("unique_visitors"))
   .withColumn("conversion_rate", col("purchases") / col("unique_visitors"))

// 结果整合
val result = top10Categories.join(conversionRateDF, Seq("action_id", "page_id"), "inner")
   .select(top10Categories("*"), conversionRateDF.col("conversion_rate"))

result.show()