数据文件是csv，怎么用RDD

如果数据文件是CSV格式，可以使用Spark的CSV包来读取CSV文件，然后使用RDD进行数据分析。以下是一个使用RDD和Spark CSV包来读取CSV文件进行数据分析的例子：

1. 添加Spark CSV包的依赖：在build.sbt文件中添加以下依赖。

libraryDependencies += "com.databricks" %% "spark-csv" % "1.5.0"

2. 创建SparkSession对象：使用SparkSession对象来创建RDD。

val spark = SparkSession.builder().appName("CSV to RDD").master("local[*]").getOrCreate()

3. 读取CSV文件：使用Spark CSV包的read方法来读取CSV文件。

val df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

4. 转换为RDD：使用rdd方法将DataFrame对象转换为RDD对象。

val rdd = df.rdd

5. 进行数据分析：使用RDD的各种操作来进行数据分析，如map、filter、reduce等。

// 计算总销售额
val sales = rdd.map(row => row.getString(3).toDouble)
val totalSales = sales.reduce(_ + _)

// 计算平均销售额
val count = sales.count()
val avgSales = totalSales / count

// 过滤出销售额大于平均值的记录
val filteredRDD = rdd.filter(row => row.getString(3).toDouble > avgSales)

6. 输出结果：使用foreach方法将结果输出到屏幕上。

// 输出总销售额和平均销售额
println(s"Total sales: $totalSales")
println(s"Average sales: $avgSales")

// 输出过滤后的记录
filteredRDD.foreach(row => println(row.mkString(",")))

上述代码使用Spark的CSV包读取CSV文件，然后将DataFrame对象转换为RDD对象，使用RDD的各种操作进行数据分析，最后使用foreach方法将结果输出到屏幕上。