val array=Array(“Hadoop is good”,”Spark is fast”,”Spark is better”) val lines=sc.papallelize(array) val words=lines.flatMap(line=>line.split(“ ”)) 上述语句执行以后，words 中的元素

这段代码有一个语法错误，应该是：

val array = Array("Hadoop is good", "Spark is fast", "Spark is better")
val lines = sc.parallelize(array)
val words = lines.flatMap(line => line.split(" "))

这段代码的作用是将一个包含 3 个字符串的数组转化为一个 RDD，然后对 RDD 中的每个字符串进行分词（以空格为分隔符），返回一个包含所有单词的 RDD。具体来说，`flatMap()` 方法会对 RDD 中的每个元素执行指定的函数，并将结果压扁成一个新的 RDD。在这个例子中，对于每个字符串，我们将其按空格分割成一个单词数组，然后将这个数组作为结果返回，最终得到一个包含所有单词的 RDD。因此，`words` 中的元素应该是：

Hadoop
is
good
Spark
is
fast
Spark
is
better

注意，这里的输出结果中并没有标点符号，因为我们使用的分割符只是空格，不包括标点符号。如果需要去掉标点符号，可以使用正则表达式或其他方法进行处理。

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val setMeterTimeDF = spark.read

val setMeterTimeDF = spark.read 是一个Spark代码片段，用于从数据源中读取数据并将其加载到DataFrame中。在这里，setMeterTimeDF是一个DataFrame的变量名，你可以根据需要自定义变量名。

在读取数据时，你需要指定数据源的类型和位置。通常，可以通过指定文件路径或数据库连接信息来加载数据。例如，如果要读取一个CSV文件，你可以使用以下代码：

val setMeterTimeDF = spark.read
.format("csv") // 指定数据源格式
.option("header", "true") // 是否包含标题行
.load("path/to/file.csv") // 文件路径

在这个例子中，我们使用了format("csv")来指定数据源为CSV格式，并使用option("header", "true")来指定CSV文件包含标题行。最后，使用load("path/to/file.csv")指定文件路径来加载数据。

请注意，具体的读取方式取决于你的数据源类型和文件结构，你需要根据实际情况进行相应的调整。

val sc: SparkContext = spark.sparkContext

这段代码是Scala语言中的一段Spark代码，它的功能是创建一个`SparkContext`对象，用于连接Spark集群并进行数据处理。具体解释如下：

1. `val sc: SparkContext =`：定义了一个名为`sc`的`SparkContext`对象，并将其初始化为`spark.sparkContext`，即使用`SparkSession`对象`spark`的`sparkContext`属性创建一个新的`SparkContext`对象。

2. `spark.sparkContext`：获取`SparkSession`对象的`sparkContext`属性，即`SparkContext`对象，用于连接Spark集群并进行数据处理。

总之，这段代码是创建一个`SparkContext`对象，用于连接Spark集群并进行数据处理，其中`SparkContext`是Spark框架中的核心类之一，用于提供Spark应用程序的所有基本功能，例如创建RDD、分布式数据处理、部署和配置Spark集群等。需要注意的是，`SparkSession`对象已经包含了一个`SparkContext`对象，因此在使用`SparkSession`时，不需要再创建一个新的`SparkContext`对象。