val a=new Arrray[Int](2)

这是一个 Scala 代码，它创建了一个名为 a 的数组，该数组可以存储整数类型的数据，数组长度为 2。正确的语法应该是：

val a = new Array[Int](2)

其中 `val` 表示不可变变量，`Array[Int]` 表示整数类型数组，`(2)` 表示数组长度为 2。

相关问题

case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String,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("/home/zkpk/saledata.csv")加入处理缺失值

你可以使用 Spark SQL 中的 `DataFrame` 对象来处理缺失值，具体步骤如下：

1. 首先，将 CSV 文件加载为 `DataFrame` 对象，代码如下：

val df = sqlContext.read.format("csv").option("header", "true").load("/home/zkpk/saledata.csv")

2. 然后，使用 `na` 方法处理缺失值，比如说，我们将 `quantity` 列中的缺失值替换为 1，将 `money` 列中的缺失值替换为 0.0，代码如下：

val cleanedDF = df.na.fill(Map("quantity" -> 1, "money" -> 0.0))

这样，就可以处理缺失值了。完整代码如下：

case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String,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 df = sqlContext.read.format("csv").option("header", "true").load("/home/zkpk/saledata.csv")

  // process missing values
  val cleanedDF = df.na.fill(Map("quantity" -> 1, "money" -> 0.0))

  // convert to Sale objects
  import sqlContext.implicits._
  val salesDF = cleanedDF.as[Sale]

  // perform analysis
  val nameMoneyDF = salesDF.select("productName", "money")
  nameMoneyDF.show()
}

优化这段代码 int SerialAdd(int serialid,int i,int j) { float val; val = gRunPara.COMMS_SerialInfo[serialid][i].val; if (j == 0) { val += pow(10,0); } else { if (val < 10) { if (j== 1) val += pow(10,j-1); } else if (val >= 10 && val < 100) { if (j== 1) val += pow(10,j); else if (j== 2) val += pow(10,j-2); } else if (val >= 100 && val < 1000) { if (j== 1) val += pow(10,j+1); else if (j== 2) val += pow(10,j-1); else if (j== 3) val += pow(10,j-3); } else if (val >= 1000 && val < 10000) { if (j== 1) val += pow(10,j+2); else if (j== 2) val += pow(10,j); else if (j== 3) val += pow(10,j-2); else if (j== 4) val += pow(10,j-4); } else if (val >= 10000 && val < 100000) { if (j== 1) val += pow(10,j+3); else if (j== 2) val += pow(10,j+1); else if (j== 3) val += pow(10,j-1); else if (j== 4) val += pow(10,j-3); else if (j== 5) val += pow(10,j-5); } else if (val >= 100000 && val < 999999) { if (j== 1) val += pow(10,j+4); else if (j== 2) val += pow(10,j+2); else if (j== 3) val += pow(10,j); else if (j== 4) val += pow(10,j-2); else if (j== 5) val += pow(10,j-4); else if (j== 6) val += pow(10,j-6); } } gRunPara.COMMS_SerialInfo[serialid][i].val = val; }

这段代码的逻辑判断比较复杂，可以考虑使用数组来简化代码。

首先，可以定义一个数组来存储每个数值范围对应的幂次方值：

int pow_arr[] = {0, 1, 10, 100, 1000, 10000, 100000};

然后，可以根据当前值的范围来计算出需要加的幂次方值的下标：

int idx = 0;
if (val >= 10) idx++;
if (val >= 100) idx++;
if (val >= 1000) idx++;
if (val >= 10000) idx++;
if (val >= 100000) idx++;

最后，可以根据传入的参数 `j` 来得到需要加的幂次方值的下标 `add_idx`：

int add_idx = idx + j;

最后，可以使用数组来简化代码：

int SerialAdd(int serialid, int i, int j) {
    float val = gRunPara.COMMS_SerialInfo[serialid][i].val;
    int pow_arr[] = {0, 1, 10, 100, 1000, 10000, 100000};
    int idx = 0;
    if (val >= 10) idx++;
    if (val >= 100) idx++;
    if (val >= 1000) idx++;
    if (val >= 10000) idx++;
    if (val >= 100000) idx++;
    int add_idx = idx + j;
    if (add_idx >= 7) {
        val += pow(10, add_idx);
    } else {
        val += pow_arr[add_idx];
    }
    gRunPara.COMMS_SerialInfo[serialid][i].val = val;
}