spark.scala df.filter(row=>{}) 中如何输出结果

在Spark中，使用DataFrame的filter方法可以过滤出符合特定条件的行，接着可以对结果进行输出。

具体而言，可以使用DataFrame的show方法将过滤后的结果输出到控制台或者文件中。示例代码如下：

// 假设有一个DataFrame df，需要过滤出age大于20的行并输出到控制台
val filteredDf = df.filter(row => row.getAs[Int]("age") > 20)
filteredDf.show()

在上述代码中，首先使用filter方法过滤出age大于20的行，然后将过滤后的结果赋值给新的DataFrame filteredDf。接着，使用show方法将结果输出到控制台。如果需要将结果输出到文件中，可以使用write方法将DataFrame写出到文件。示例代码如下：

// 假设需要将过滤结果输出到文件中
filteredDf.write.mode("overwrite").csv("path/to/output/file")

在上述代码中，首先使用write方法将DataFrame写出到指定的文件路径中。其中，mode方法用于指定写入模式，overwrite表示覆盖原有文件。csv方法表示将DataFrame写出为CSV格式的文件。

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import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.functions._ class Sale { } object Sale { case class Sale(cardId:String,productId:Int,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile(args(0)) // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0), arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productId","money","quantity") nameMoneyDF.show(5) val totalSales = nameMoneyDF.groupBy("productId").sum("quantity") //totalSales.show(5) val topSales = totalSales.select(totalSales("productId"),totalSales("sum(quantity)").as("Totalquantity")) .orderBy(desc("Totalquantity")) topSales.show(5) val totalbuy = df.groupBy("cardId").sum("quantity") //totalbuy.show(5) val topbuy = totalbuy.select(totalbuy("cardId"),totalbuy("sum(quantity)").as("Totalquantity")) .orderBy(desc("Totalquantity")) topbuy.show(5) val Oneproduct:Dataset[Row]= topSales.select("productId","Totalquantity").filter(row=>row.getAs[String]("productId") == 230010) Oneproduct.show() sc.stop() }}帮我写个注释

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.functions._

class Sale { }

object Sale {
  case class Sale(cardId:String,productId:Int,quantity:Int,money:Double)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("ERROR")
    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    // load data
    val data = sc.textFile(args(0))

    // parse data
    val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0), arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toDouble))

    import sqlContext.implicits._
    val df = salesRDD.toDF()

    // select columns and show top 5 rows
    val nameMoneyDF = df.select("productId","money","quantity")
    nameMoneyDF.show(5)

    // group by productId and sum the quantity, then show top 5 products with highest sales
    val totalSales = nameMoneyDF.groupBy("productId").sum("quantity")
    val topSales = totalSales.select(totalSales("productId"),totalSales("sum(quantity)").as("Totalquantity")).orderBy(desc("Totalquantity"))
    topSales.show(5)

    // group by cardId and sum the quantity, then show top 5 customers with highest purchase quantity
    val totalbuy = df.groupBy("cardId").sum("quantity")
    val topbuy = totalbuy.select(totalbuy("cardId"),totalbuy("sum(quantity)").as("Totalquantity")).orderBy(desc("Totalquantity"))
    topbuy.show(5)

    // select rows for one specific product (productId = 230010) and show the result
    val Oneproduct:Dataset[Row]= topSales.select("productId","Totalquantity").filter(row=>row.getAs[String]("productId") == 230010)
    Oneproduct.show()

    sc.stop()
  }
}

注释如下：

// 导入Spark相关的库
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql._
import org.apache.spark.sql.functions._

// 定义Sale类
class Sale { }

// Sale伴生对象
object Sale {
  // 定义Sale类的属性
  case class Sale(cardId:String,productId:Int,quantity:Int,money:Double)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 设置Spark的配置信息，并创建SparkContext
    val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    sc.setLogLevel("ERROR")
    val sqlContext = new SQLContext(sc)

    // 加载数据
    val data = sc.textFile(args(0))

    // 解析数据并创建RDD
    val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0), arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toDouble))

    // 将RDD转换为DataFrame
    import sqlContext.implicits._
    val df = salesRDD.toDF()

    // 选择需要的列并展示前5行
    val nameMoneyDF = df.select("productId","money","quantity")
    nameMoneyDF.show(5)

    // 按productId分组并计算销售量，然后展示销售量最高的5个商品
    val totalSales = nameMoneyDF.groupBy("productId").sum("quantity")
    val topSales = totalSales.select(totalSales("productId"),totalSales("sum(quantity)").as("Totalquantity")).orderBy(desc("Totalquantity"))
    topSales.show(5)

    // 按cardId分组并计算购买量，然后展示购买量最高的5个客户
    val totalbuy = df.groupBy("cardId").sum("quantity")
    val topbuy = totalbuy.select(totalbuy("cardId"),totalbuy("sum(quantity)").as("Totalquantity")).orderBy(desc("Totalquantity"))
    topbuy.show(5)

    // 选择productId为230010的行并展示结果
    val Oneproduct:Dataset[Row]= topSales.select("productId","Totalquantity").filter(row=>row.getAs[String]("productId") == 230010)
    Oneproduct.show()

    // 停止SparkContext
    sc.stop()
  }
}

error: value columns is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint] val featureCols = train.columns.filter(_ != "label")

这个错误是因为`train`是一个`RDD`对象，没有`columns`方法。如果你想使用`columns`方法来获取列名，需要将`train`转换为一个`DataFrame`对象。可以使用`toDF`方法将`RDD`转换为`DataFrame`，如下所示：

val trainData = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("path/to/train/data.csv")
  .rdd // 转换为RDD

val header = trainData.first()
val train = trainData.filter(row => row != header)
  .toDF(header.getAs[String]("label"), header.getAs[String]("feature1"), header.getAs[String]("feature2"), ...)

这里我们首先读取CSV文件并将其转换为一个`DataFrame`对象，然后使用`rdd`方法将其转换为一个`RDD`对象。接着，我们使用`first`方法获取第一行数据作为列名，然后使用`filter`方法过滤掉列名行，并使用`toDF`方法将`RDD`转换为`DataFrame`。这样就可以使用`columns`方法获取列名了。

如果你不想使用`DataFrame`，也可以使用`map`方法来获取特征列。如下所示：

val featureCols = trainData.map(_.features.toArray).take(1)(0).indices.map(i => s"feature$i")

这里我们使用`map`方法将`LabeledPoint`对象的特征列转换为一个数组，然后使用`take(1)`方法取第一行数据（也就是特征数组），最后使用`indices`方法获取特征数组的索引，再转换为列名。