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，这是一个创建 SparkSession 并读取文件的模板代码。可以根据需要在 Begin 和 End 之间添加相应的代码实现具体的功能。

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 fileRDD = spark.sparkContext.textFile("/path/to/file")
    
    // 定义 Schema
    val schema = StructType(Array(
      StructField("col1", StringType, true),
      StructField("col2", StringType, true),
      StructField("col3", StringType, true)
    ))
    
    // 将 RDD 转换为 DataFrame
    val dataDF = spark.createDataFrame(fileRDD.map(_.split(",")).map(attributes => Row(attributes(0), attributes(1), attributes(2))), schema)
    
    // 按指定格式打印出数据
    dataDF.show()
    
    // 释放资源
    spark.stop()
    
    /******************* End *******************/
  }
}

需要注意的是，这里的代码仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行修改。