spark-shell：根据第1小题的结果，对其进行聚合，其中对sku_id进行one-hot转换，将其转换为以下格式矩阵：第一列为用户id，其余列名为商品id，按照用户id进行升序排序，展示矩阵第一行前5列数据

好的，根据您的要求，可以使用Spark来实现对sku_id进行one-hot转换，并将结果聚合成矩阵形式。假设原始数据集的变量名为 `df`，其中包含了 `user_id` 和 `sku_id` 两列信息，可以按照如下方式进行处理：

import org.apache.spark.ml.feature.{OneHotEncoder, StringIndexer}

// 将 sku_id 转换为索引
val indexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("sku_id")
  .setOutputCol("sku_index")
  .fit(df)
val indexed = indexer.transform(df)

// 对 sku_index 进行 one-hot 编码
val encoder = new OneHotEncoder()
  .setInputCol("sku_index")
  .setOutputCol("sku_vec")
  .setDropLast(false)
val encoded = encoder.transform(indexed)

// 按照 user_id 进行聚合
val matrix = encoded
  .groupBy("user_id")
  .pivot("sku_id")
  .agg(sum("sku_vec"))
  .na.fill(0)
  .orderBy("user_id")

// 展示矩阵第一行前5列数据
matrix.select("user_id", matrix.columns.slice(2, 7): _*).show()

其中，`OneHotEncoder` 和 `StringIndexer` 是Spark中用来进行one-hot编码和索引转换的工具类。首先，使用 `StringIndexer` 将 `sku_id` 转换为整数索引，并创建一个新的列 `sku_index`。然后，使用 `OneHotEncoder` 对 `sku_index` 进行one-hot编码，并创建一个新的列 `sku_vec`。最后，按照 `user_id` 进行聚合，并使用 `pivot` 将 `sku_id` 转换为列名。由于在转换过程中可能会出现缺失值，所以需要使用 `na.fill(0)` 将缺失值填充为0。最后，使用 `orderBy` 对结果按照 `user_id` 进行升序排序，然后选择第一行前5列数据进行展示。