object First_Question { def main(args: Array[String]): Unit = { /******************* Begin *******************/ // 创建 SparkSession 对象 val spark = SparkSession.builder().appName("TFIDFExample").getOrCreate() // 导入隐式转换

这段代码中，我们首先创建了一个名为`TFIDFExample`的SparkSession应用程序。

val spark = SparkSession.builder().appName("TFIDFExample").getOrCreate()

接着，我们导入了Spark SQL的隐式转换。

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

Spark SQL提供了一种将结构化数据与Spark进行交互的方法，隐式转换可以让Spark自动将RDD转换为DataFrame。

在这个例子中，我们使用了Spark SQL的DataFrame API来处理数据。

接下来，我们可以开始实现我们的特征提取过程。