运行var raw = spark.read.option("header", true).csv("googleplaystore.csv")，报错

请检查以下几点：

1. 文件路径是否正确，确保文件存在且路径正确。
2. 文件是否存在表头。如果文件没有表头，请将 `option("header", true)` 修改为 `option("header", false)`。
3. 文件是否为 CSV 格式，并且是否用逗号作为分隔符。如果不是 CSV 格式或分隔符不是逗号，请修改代码中的参数。

如果仍然存在问题，请提供更详细的错误信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

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import org.apache.spark object to_dataframe { var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" var df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(datapath) }read爆红

根据你提供的代码，可以看出你缺少了SparkSession的创建，需要在代码中添加以下语句：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object to_dataframe {
  var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv"
  val spark = SparkSession.builder()
    .appName("to_dataframe")
    .master("local")
    .getOrCreate()
  var df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(datapath)
}

这样，你就可以使用SparkSession来创建DataFrame了。其中，appName指定了应用程序名称，master指定了运行模式，这里指定为local，表示在本地模式下运行。当然，你也可以根据实际情况来指定。

var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" val spark = SparkSession.builder() .appName("to_dataframe") .master("local") .getOrCreate() def main(args: Array[String]): Unit = { var df: DataFrame = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(datapath)我这个成功连接hbase了吗

不好意思，您的代码片段并没有包含将数据写入HBase的代码，所以我无法确定您是否成功连接了HBase。如果您希望将数据写入HBase，您需要使用HBase Connector for Spark并编写相应的代码将DataFrame中的数据写入HBase表。请参考我之前提供的代码示例，以了解如何使用HBase Connector for Spark将数据写入HBase。如果您已经编写了将数据写入HBase的代码，则可以在代码中检查是否存在任何错误或异常来确定是否成功连接了HBase。