在IDEA开发环境中编写object类型的体检数据分析和处理的spark sql程序代码

好的，下面是一个简单的体检数据分析和处理的Spark SQL程序代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

object HealthCheckupAnalysis {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder()
      .appName("HealthCheckupAnalysis")
      .getOrCreate()

    // 读取体检数据
    val healthCheckupDF = spark.read
      .option("header", "true")
      .option("inferSchema", "true")
      .csv("path/to/health_checkup_data.csv")

    // 数据预处理
    val processedDF = healthCheckupDF
      // 选择需要的列
      .select("id", "gender", "age", "height", "weight", "blood_pressure", "cholesterol", "fasting_blood_sugar", "triglycerides", "hdl_cholesterol", "ldl_cholesterol", "diabetes", "smoker", "exercise", "family_history", "heart_disease")
      // 去除重复行
      .dropDuplicates()
      // 去除缺失值
      .na.drop()

    // 统计体检数据总数
    val totalCount = processedDF.count()

    // 统计男女人数
    val genderCount = processedDF.groupBy("gender").count()

    // 计算平均年龄和BMI
    val avgAgeAndBMI = processedDF
      .select(avg("age").as("avg_age"), (avg("weight") / pow(avg("height") / 100, 2)).as("avg_bmi"))

    // 计算心脏病患者的比率
    val heartDiseaseCount = processedDF.filter("heart_disease = 'Yes'").count()
    val heartDiseaseRate = heartDiseaseCount.toDouble / totalCount

    // 输出结果
    genderCount.show()
    avgAgeAndBMI.show()
    println(s"Heart disease rate: $heartDiseaseRate")

    spark.stop()
  }
}

以上代码实现了以下功能：

1. 读取体检数据，并选择需要的列进行处理。
2. 去除重复行和缺失值。
3. 统计体检数据总数、男女人数、平均年龄和BMI以及心脏病患者的比率。
4. 输出结果。

需要注意的是，以上代码仅为示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行修改和完善。另外，为了保证程序的运行效率，建议对数据进行适当的预处理和优化。