val df1 = spark.sql("select * from a").cache() df1.unpersist() 请问能否这样写的代码能否正常释放缓存

这段代码存在一个拼写错误，应该是 `unpersist()` 而不是 `unpersisit()`，请注意拼写。如果更正了这个拼写错误，代码应该是可以正常释放缓存的。下面是更正后的代码：

val df1 = spark.sql("select * from a").cache()
df1.unpersist()

这段代码中，我们首先使用 SparkSession 对象执行了一个 SQL 查询，并对其进行了缓存。然后，我们使用 `unpersist()` 方法释放了缓存的数据。这样就可以减少内存占用了。

相关问题

object read is not a member of package org.apache.spark val df1 =spark.read.csv("file:///D://scala.txt")

这个错误提示表明在Apache Spark的环境中，尝试读取CSV文件时遇到了问题。`object read` 不是 `org.apache.spark` 包下的成员，这通常意味着你在引用 `spark.read` 这个功能时拼写有误或者Spark版本的问题。

在Spark中，你应该通过 `SparkSession` 对象来操作数据读写，而不是直接使用 `read`。如果你还没有创建 `SparkSession`，需要先初始化：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
   .appName("myApp")
   .getOrCreate();

// 然后才能正确读取csv文件
val df1 = spark.read().csv("file:///D:/scala.txt");

如果已经有一个 `SparkSession`，请确认是否正确导入了 `spark.read` 或者检查文件路径、权限以及Spark配置是否正确。如果错误仍然存在，可能是Spark库的版本问题，比如 `read.csv` 方法在某些旧版本中已被弃用，建议升级到最新版Spark并查看官方文档更新。

解释下列代码package sparkML import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, KMeansModel} import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Tokenizer} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} object Kmeans { case class Product(id: String, wd: String, jd: String, sjc: String, jyje: String) def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("TFIDF@2") .master("local[3]") .getOrCreate() import spark.implicits._ val product = spark.sparkContext.textFile("data/data.txt").map { x => val data = x.split(",") Product(data(0), data(1), data(2), data(3), data(4)) }.toDS().cache() product.createOrReplaceTempView("data") val products: DataFrame = spark.sql("select id, concat_ws(',',collect_set(jyje)) as jyje from data group by id") val productData = new Tokenizer().setInputCol("jyje").setOutputCol("productWords").transform(products) val tfData = new HashingTF().setNumFeatures(20).setInputCol("productWords").setOutputCol("productFeatures").transform(productData) val idfModel = new IDF().setInputCol("productFeatures").setOutputCol("features").fit(tfData) val idfData = idfModel.transform(tfData) val trainingData = idfData.select("id", "features") val kmeans = new KMeans() .setK(4) .setMaxIter(5) .setFeaturesCol("features") .setPredictionCol("prediction") val kmeansModel = kmeans.fit(trainingData) val kmeansData = kmeansModel.transform(trainingData) kmeansData.show() } }

这段代码是一个使用Spark ML库实现KMeans聚类算法的示例。代码中定义了一个名为Product的case class，表示一个产品的属性集合。代码中首先使用SparkContext的textFile方法读取数据文件，然后使用map方法将每行数据转换为Product对象，并转换成DataFrame格式。接着，使用Spark SQL对DataFrame进行分组和聚合操作，得到每个产品的交易金额数据。然后，使用Tokenizer和HashingTF对文本进行分词和特征提取，使用IDF对特征进行加权，得到最终的训练数据。最后，使用KMeans算法对训练数据进行聚类，并输出聚类结果。