spark-shell 对DataFrame中的数值型字段sku_id进行one-hot转换，将其转换为以下格式矩阵：第一列为用户id，其余列名为商品id，如sku_id1、sku_id2…，按照用户id进行升序排序，展示矩阵第一行前5列数据

好的，我来解答您的问题。

首先，您可以使用`OneHotEncoder`和`VectorAssembler`来实现对DataFrame中数值型字段sku_id的one-hot编码。具体代码如下：

import org.apache.spark.ml.feature.{OneHotEncoder, VectorAssembler}

val indexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("user_id")
  .setOutputCol("user_id_index")
val indexed = indexer.fit(df).transform(df)

val encoder = new OneHotEncoder()
  .setInputCol("sku_id")
  .setOutputCol("sku_id_vec")
val encoded = encoder.transform(indexed)

val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("user_id_index", "sku_id_vec"))
  .setOutputCol("features")
val assembled = assembler.transform(encoded)

其中，我们使用了`StringIndexer`将user_id字段转换为数值型，以便后续的操作。然后，使用`OneHotEncoder`对sku_id进行one-hot编码，生成一个稀疏向量。最后，使用`VectorAssembler`将user_id_index和sku_id_vec拼接成一个特征向量。

接下来，您可以对assembled按照user_id进行升序排序，并展示矩阵第一行前5列数据，代码如下：

import org.apache.spark.sql.functions.{col, asc}

val sorted = assembled.sort(asc("user_id"))
val firstRow = sorted.first().getAs[org.apache.spark.ml.linalg.SparseVector]("features")
val user_id = firstRow(0)
val sku_ids = firstRow.indices.tail.map(i => "sku_id" + i)
val values = firstRow.values.tail.map(v => v.toInt)
val data = user_id +: values
val result = sku_ids.zip(data).toSeq.take(5)

result.foreach(println)

其中，我们使用`sort`函数按照user_id进行升序排序，然后获取第一行数据的features字段，该字段是一个稀疏向量。我们将稀疏向量转换为数组，取出第一个元素作为user_id，取出后面的元素作为sku_id的值，然后将sku_id和其对应的值放入一个元组中，最后取前5个元组进行展示。

希望能对您有所帮助！