import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row} import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType} object First_Question { def main(args: Array[String]): Unit = { /******************* Begin *******************/ // 创建 SparkSession // 读取文件，创建 RDD // 定义 Schema // 将 RDD 转换为 DataFrame // 按指定格式打印出数据 // 释放资源 /******************* End *******************/ } }

好的，根据你提供的代码框架，我可以帮你完成第一个问题的代码实现。以下是代码：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row}
import org.apache.spark.sql.types.{StructType, StructField, StringType}

object First_Question {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /******************* Begin *******************/
    // 创建 SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("First Question")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 读取文件，创建 RDD
    val rdd = spark.sparkContext.textFile("/data/bigfiles/employee.txt")

    // 定义 Schema
    val schema = StructType(Array(
      StructField("id", StringType, nullable = true),
      StructField("name", StringType, nullable = true),
      StructField("age", StringType, nullable = true),
      StructField("gender", StringType, nullable = true),
      StructField("salary", StringType, nullable = true)
    ))

    // 将 RDD 转换为 DataFrame
    val df = spark.createDataFrame(rdd.map(line => {
      val fields = line.split(",")
      Row(fields(0), fields(1), fields(2), fields(3), fields(4))
    }), schema)

    // 按指定格式打印出数据
    df.show()

    // 释放资源
    spark.stop()
    /******************* End *******************/
  }
}

在这个代码中，我们使用 `SparkSession` 来创建一个 Spark 应用程序。然后，我们使用 `textFile` 方法读取文件并创建一个 RDD。接下来，我们定义了一个包含五个字段的 `StructType`，并将 RDD 转换为 DataFrame。最后，我们使用 `show` 方法按指定格式打印出 DataFrame 中的数据。最后，我们使用 `spark.stop()` 释放资源。

希望以上的代码可以帮助你完成你的任务。如果你有需要进一步的解释或者其他的问题，可以随时问我。