在scala中创建 rdd1（'x',100),('x'100),('c',105),('f'120) rdd2 ('x',109),('c',99),('o',103)('c',105)并实现以下功能： 1.合并2.笛卡尔积3.过滤大于等于100的元素4.去重5.求补集

在Scala中，可以使用Spark框架来创建和操作RDD（弹性分布式数据集）。下面是根据您提供的数据创建RDD1和RDD2，并实现所需功能的示例代码：

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

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

    // 创建RDD1
    val rdd1 = sc.parallelize(Seq(('x', 100), ('x', 100), ('c', 105), ('f', 120)))

    // 创建RDD2
    val rdd2 = sc.parallelize(Seq(('x', 109), ('c', 99), ('o', 103), ('c', 105)))

    // 合并RDD1和RDD2
    val mergedRDD = rdd1.union(rdd2)
    println("合并后的RDD：")
    mergedRDD.foreach(println)

    // 计算RDD1和RDD2的笛卡尔积
    val cartesianRDD = rdd1.cartesian(rdd2)
    println("RDD1和RDD2的笛卡尔积：")
    cartesianRDD.foreach(println)

    // 过滤大于等于100的元素
    val filteredRDD = mergedRDD.filter(_._2 >= 100)
    println("过滤后的RDD：")
    filteredRDD.foreach(println)

    // 去重
    val distinctRDD = mergedRDD.distinct()
    println("去重后的RDD：")
    distinctRDD.foreach(println)

    // 求补集
    val subtractRDD = rdd1.subtract(rdd2)
    println("RDD1和RDD2的补集：")
    subtractRDD.foreach(println)

    // 关闭SparkContext
    sc.stop()
  }
}

请注意，上述代码中使用了Spark的本地模式（local），您可以根据实际情况进行修改。另外，为了运行上述代码，您需要在项目中添加Spark的依赖。