通过Spark程序 1.统计C:\Users\admin\Desktop\教师文件\test.txt数据中性别为“男”的用户数。 2.统计C:\Users\admin\Desktop\教师文件\test.txt数据中ID号最大的前10位用户的id和性别。

通过Spark程序可以实现对大规模数据进行分布式处理和分析，下面是对你提出的两个问题的回答：

1. 统计C:\Users\admin\Desktop\教师文件\test.txt数据中性别为“男”的用户数的Spark程序可以如下实现：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object MaleUserCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("MaleUserCount")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    val data = spark.read.textFile("C:\\Users\\admin\\Desktop\\教师文件\\test.txt")
    val maleCount = data.filter(line => line.split(",")(2) == "男").count()

    println("男性用户数：" + maleCount)

    spark.stop()
  }
}

2. 统计C:\Users\admin\Desktop\教师文件\test.txt数据中ID号最大的前10位用户的id和性别的Spark程序可以如下实现：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Top10Users {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Top10Users")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    val data = spark.read.textFile("C:\\Users\\admin\\Desktop\\教师文件\\test.txt")
    val top10Users = data.map(line => {
      val fields = line.split(",")
      (fields(0).toInt, fields(2))
    }).sortByKey(ascending = false).take(10)

    println("ID号最大的前10位用户：")
    top10Users.foreach(user => println("ID：" + user._1 + "，性别：" + user._2))

    spark.stop()
  }
}