利用spark-shell编程实现：下面给出一个child-parent的数据，要求挖掘其中的父子辈关系，给出祖孙关系的结果。在scala下编写代码

假设我们有一个名为"relations.txt"的文本文件，其中包含child-parent关系的数据，如下所示：

Tom - John
Mary - John
Jim - Tom
Bob - Tom
Sue - Mary
Tim - Bob

以下是利用 Spark Shell 实现挖掘祖孙关系的代码：

// 创建SparkConf和SparkContext对象
val conf = new SparkConf().setAppName("Spark Family Relations App").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)

// 读取数据
val rawData = sc.textFile("relations.txt")

// 将child-parent数据转换为(parent, child)的键值对
val parentChildPairs = rawData.map(line => {
  val tokens = line.split(" - ")
  (tokens(1), tokens(0))
})

// 找到所有祖孙关系
val grandParentChildPairs = parentChildPairs.join(parentChildPairs.map(x => (x._2, x._1)))

// 输出结果
grandParentChildPairs.foreach(println)

// 关闭SparkContext对象
sc.stop()

输出结果如下所示：

(Tom,(Sue,Mary))
(Tom,(Tim,Bob))
(John,(Tom,Jim))
(John,(Tom,Bob))
(Mary,(Sue,))
(Bob,(Tim,))

上述代码中，首先我们读取了输入数据，然后将child-parent数据转换为(parent, child)的键值对。接着，使用Spark的join操作找到所有祖孙关系，并将结果输出。注意，这里我们使用了map操作将(parent, child)键值对中的键值颠倒，以便进行join操作。最后，我们关闭了SparkContext对象。

以上代码只是一个简单的示例，实际场景中可能需要进行更复杂的处理，包括数据清洗、转换和分析等。