case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String,quantity:Int,money:Double) def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("ERROR") val sqlContext = new SQLContext(sc) // load data val data = sc.textFile("/home/zkpk/saledata.csv")加入处理缺失值

你可以使用 Spark SQL 中的 `DataFrame` 对象来处理缺失值，具体步骤如下：

1. 首先，将 CSV 文件加载为 `DataFrame` 对象，代码如下：

val df = sqlContext.read.format("csv").option("header", "true").load("/home/zkpk/saledata.csv")

2. 然后，使用 `na` 方法处理缺失值，比如说，我们将 `quantity` 列中的缺失值替换为 1，将 `money` 列中的缺失值替换为 0.0，代码如下：

val cleanedDF = df.na.fill(Map("quantity" -> 1, "money" -> 0.0))

这样，就可以处理缺失值了。完整代码如下：

case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String,quantity:Int,money:Double)

def main(args: Array[String]): Unit = {
  val conf = new SparkConf().setAppName("Pharmacy Sales Analysis").setMaster("local")
  val sc = new SparkContext(conf)
  sc.setLogLevel("ERROR")
  val sqlContext = new SQLContext(sc)

  // load data
  val df = sqlContext.read.format("csv").option("header", "true").load("/home/zkpk/saledata.csv")

  // process missing values
  val cleanedDF = df.na.fill(Map("quantity" -> 1, "money" -> 0.0))

  // convert to Sale objects
  import sqlContext.implicits._
  val salesDF = cleanedDF.as[Sale]

  // perform analysis
  val nameMoneyDF = salesDF.select("productName", "money")
  nameMoneyDF.show()
}