scala读取数据txt文件并加载为rdd,正确切分字段。 代码截图:

在Scala中，我们可以使用Spark框架的RDD（Resilient Distributed Dataset）来读取和处理文本文件。要从文本文件加载数据并将其转换为RDD，在代码中需要先创建一个SparkContext对象。然后，可以使用sparkContext.textFile方法来读取文本文件，并将其转换为RDD。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Scala和Spark来读取文本文件并加载为RDD并正确切分字段：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object TextFileRDDExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkConf对象
    val conf = new SparkConf().setAppName("TextFileRDDExample").setMaster("local[*]")
    // 创建SparkContext对象
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 读取文本文件并加载为RDD
    val dataRDD = sc.textFile("data.txt")
    
    // 切分字段
    val fieldsRDD = dataRDD.map(line => line.split(","))
    
    // 打印RDD内容
    fieldsRDD.foreach(fields => println(fields.mkString(",")))
    
    // 关闭SparkContext对象
    sc.stop()
  }
}

在上述代码中，首先创建了一个SparkConf对象，并设置了应用名称和Master地址（本地模式）。然后，创建一个SparkContext对象，使用SparkConf作为参数。

接下来，使用sparkContext.textFile方法读取名为data.txt的文本文件，并将其加载为RDD。然后，使用map函数对每一行进行操作，将其按逗号切分为字段数组。

最后，使用foreach函数打印RDD中每个字段数组的内容，并使用mkString方法将数组转换为字符串并以逗号分隔。

请确保在代码中替换data.txt为实际的文本文件路径。

这段代码可帮助你读取数据文件并加载为RDD，并将每行正确切分为字段。希望能对你有所帮助！