error: not found: value SparkSession val spark = SparkSession.builder().appName("NaiveBayesExample").getOrCreate()

这个错误通常是因为缺少 SparkSession 的引入。你需要在代码中添加以下引入：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

如果你已经添加了这个引入，但仍然出现这个错误，那么可能是因为你的 Spark 版本太低，没有 SparkSession 类。在 Spark 2.0 之前的版本中，你需要使用 SparkConf 和 SparkContext 来创建 SparkSession，例如：

val conf = new SparkConf().setAppName("NaiveBayesExample")
val sc = new SparkContext(conf)
val spark = SparkSession.builder().getOrCreate()

如果你使用的是 Spark 2.0 及以上版本，那么应该可以正常使用 SparkSession。

相关问题

Error:(13, 16) not found: type SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()

这个错误是因为编译器找不到SparkSession类型。这可能是因为你没有正确导入SparkSession或者你的项目缺少Spark依赖。你可以检查你的代码中是否有以下导入语句：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

如果没有，请添加。此外，确保你的项目中包含了正确的Spark依赖。你可以在项目的pom.xml文件中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    <version>2.4.5</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
    <version>2.4.5</version>
</dependency>

或者，如果你使用的是sbt构建工具，你可以添加以下依赖：

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.5"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.4.5"

def main(args: Array[String]): Unit = { // case class sex(userid:String,movieid:String,schema:String,sex:String,zhiye:String,pingfen:String) //1.创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder() .appName("boke2") .master("local[2]") .getOrCreate()什么意思

这段代码是Scala语言中的一段Spark代码，它的功能是创建一个SparkSession对象，用于连接Spark集群并进行数据处理。具体解释如下：

1. `def main(args: Array[String]): Unit = {`：定义了一个`main`函数，入参为一个长度为`n`的字符串数组`args`，返回值类型为`Unit`，即不返回任何值。

2. `val spark: SparkSession = SparkSession.builder()`：创建一个名为`spark`的`SparkSession`对象，并调用`builder()`方法进行配置。

3. `.appName("boke2")`：设置应用程序名称为`boke2`。

4. `.master("local[2]")`：设置应用程序的部署模式为本地模式，使用2个线程。

5. `.getOrCreate()`：获取或创建一个`SparkSession`对象，如果已经存在，则获取该对象；如果不存在，则创建一个新的对象。

总之，这段代码是创建一个SparkSession对象，用于连接本地Spark集群并进行数据处理，其中`SparkSession`是Spark框架中的一个核心类，用于提供Spark应用程序的所有功能，包括读取数据、执行转换和操作、写入数据等。