数据处理完的情况下用spark写一段预测蔬菜价格的代码

假设已经有了经过数据处理的蔬菜价格数据集，并且数据集中包含日期、蔬菜种类和价格三列数据。下面是用Spark MLib库编写的预测蔬菜价格的代码示例：

import org.apache.spark.ml.regression.{LinearRegression, LinearRegressionModel}
import org.apache.spark.ml.feature.{VectorAssembler, StringIndexer}
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._

// 读取数据集
val data = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("path/to/dataset.csv")

// 将日期列转换为时间戳，并提取年、月、日信息
val dataWithTimestamp = data.withColumn("timestamp", unix_timestamp($"date", "yyyy-MM-dd"))
val dataWithDateInfo = dataWithTimestamp
  .withColumn("year", year($"timestamp"))
  .withColumn("month", month($"timestamp"))
  .withColumn("day", dayofmonth($"timestamp"))

// 对蔬菜种类进行编码
val indexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("vegetable")
  .setOutputCol("vegetableIndex")
val indexedData = indexer.fit(dataWithDateInfo).transform(dataWithDateInfo)

// 构建特征向量
val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("vegetableIndex", "year", "month", "day"))
  .setOutputCol("features")
val featuresData = assembler.transform(indexedData)

// 将数据集分成训练集和测试集
val Array(trainingData, testData) = featuresData.randomSplit(Array(0.8, 0.2))

// 构建线性回归模型
val lr = new LinearRegression()
  .setLabelCol("price")
  .setFeaturesCol("features")
  .setMaxIter(100)
val model = lr.fit(trainingData)

// 对测试集进行预测并计算均方误差
val predictions = model.transform(testData)
val mse = predictions.select(avg(pow($"prediction" - $"price", 2))).as[Double].first()

println(s"Mean Squared Error = $mse")

代码中的关键步骤包括：

1. 将日期列转换为时间戳，并提取年、月、日信息。
2. 对蔬菜种类进行编码，将其转换为数值型特征。
3. 构建特征向量，包含蔬菜种类、年、月、日四个特征。
4. 将数据集分成训练集和测试集。
5. 构建线性回归模型，并使用训练集进行训练。
6. 对测试集进行预测并计算均方误差。

这是一个简单的预测蔬菜价格的代码示例，实际应用中可能需要更复杂的特征工程、模型调优等步骤。