用spark对天气数据.csv文件进行平均最高温度，平均最低温度的分析，文件字段为日期 星期 最高温度 最低温度 天气 风向，把生成出来的结果存储到MySQL，用scala编写

好的，这个问题需要分为两个部分来回答。第一部分是用Spark对CSV文件进行分析，第二部分是将结果存储到MySQL中。

### 用Spark对CSV文件进行分析

首先，我们需要导入 Spark SQL 和 JDBC 相关的库：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.functions._

然后，我们可以创建一个 SparkSession 对象：

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

接着，我们可以读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame：

val weather = spark.read
    .option("header", "true")
    .option("inferSchema", "true")
    .csv("path/to/weather.csv")

需要注意的是，这里我们将第一行作为表头，并且让 Spark 推断每列的数据类型。

接下来，我们可以使用 Spark SQL 中的聚合函数来计算平均最高温度和平均最低温度：

val result = weather.agg(avg("最高温度"), avg("最低温度"))

最后，我们可以将结果显示出来：

result.show()

### 将结果存储到MySQL中

首先，我们需要定义一个 Properties 对象来存储连接 MySQL 数据库的相关配置信息：

val props = new Properties()
props.setProperty("user", "username")
props.setProperty("password", "password")
props.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")

需要将上面的 `username` 和 `password` 替换为实际的用户名和密码。

接下来，我们可以使用 Spark SQL 中的 JDBC 方法将结果写入到 MySQL 数据库中：

result.write
    .mode("overwrite")
    .jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "weather_analysis", props)

需要将上面的 `mydatabase` 替换为实际的数据库名，`weather_analysis` 替换为实际的表名。

完整代码如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.functions._

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

val weather = spark.read
    .option("header", "true")
    .option("inferSchema", "true")
    .csv("path/to/weather.csv")

val result = weather.agg(avg("最高温度"), avg("最低温度"))

val props = new Properties()
props.setProperty("user", "username")
props.setProperty("password", "password")
props.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")

result.write
    .mode("overwrite")
    .jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "weather_analysis", props)