用sparkSQL进行编程，完成以下要求，读取restaurant.csv 数据，删除最后为空值的两列，再删除含有空值的行。筛选出口味评分大于7分的数据。统计各类别餐饮店点评数，并按降序排列。

好的，以下是代码实现：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import desc

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("restaurant").getOrCreate()

# 读取CSV数据
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/restaurant.csv")

# 删除最后两列为空的列
df = df.dropna(subset=["last_column_name", "second_last_column_name"])

# 删除含有空值的行
df = df.dropna()

# 筛选出口味评分大于7分的数据
df = df.filter(df.taste_score > 7)

# 统计各类别餐饮店点评数
count_by_category = df.groupBy("category").count()

# 按降序排列
count_by_category = count_by_category.orderBy(desc("count"))

# 展示结果
count_by_category.show()

请将代码中的 `path/to/restaurant.csv` 替换为实际的数据文件路径。

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用sparksql进行编程，完成下列需求：(1)读取restaurant.csv 数据，删除最后为空值的两列，再删除含有空值的行。(2)筛选出口味评分大于7分的数据(3)统计各类别餐饮店点评数，并按降序排列(4)将步骤(2)和(3)的结果保存在HDFS上

好的，以下是对应的代码实现，需要注意的是，由于我无法直接读取你的本地文件，以下代码中的路径需要自行修改。

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

object RestaurantAnalysis {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Restaurant Analysis")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取restaurant.csv 数据，删除最后为空值的两列，再删除含有空值的行
    val restaurantDf = spark.read
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .csv("file:///path/to/restaurant.csv")
      .drop("last_col1", "last_col2")
      .na.drop()

    // 筛选出口味评分大于7分的数据
    val highScoreDf = restaurantDf.filter("taste > 7")

    // 统计各类别餐饮店点评数，并按降序排列
    val categoryCountDf = restaurantDf.groupBy("category").count().orderBy("count")

    // 将步骤(2)和(3)的结果保存在HDFS上
    highScoreDf.write.mode("overwrite").csv("hdfs://path/to/highScoreDf.csv")
    categoryCountDf.write.mode("overwrite").csv("hdfs://path/to/categoryCountDf.csv")

    // 关闭SparkSession
    spark.stop()
  }
}

需要注意的是，上述代码中的HDFS路径需要根据实际情况进行修改，同时需要保证HDFS已经正确配置，并且可以在本机上访问。

from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("delete_null_rows").getOrCreate() # 读取CSV文件 df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/csv_file.csv") # 删除空值行 df = df.na.drop() # 输出新的CSV文件 df.write.option("header", "true").csv("path/to/new_csv_file.csv") # 关闭SparkSession spark.stop() 把程序改成将输出结果到同一个CSV文件中

可以将最后一行代码修改为：

df.write.option("header", "true").mode("overwrite").csv("path/to/csv_file.csv")

这样会覆盖原始CSV文件，并将结果写入同一个CSV文件中。注意要使用 `mode("overwrite")` 覆盖原有文件，否则会报错。