spark怎么分析excel表格中的三列数据

首先，您需要在Spark中读取Excel文件。可以使用Apache POI库来实现这一点。然后，您可以将数据转换为Spark DataFrame，并利用Spark SQL的功能来分析数据。

假设您的Excel文件名为“data.xlsx”，包含三列数据：A、B和C。以下是示例代码：

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

// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Excel Analysis")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

// 读取Excel文件
val df = spark.read
  .format("com.crealytics.spark.excel")
  .option("dataAddress", "'Sheet1'!A1:C1000")
  .option("useHeader", "true")
  .option("treatEmptyValuesAsNulls", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("data.xlsx")

// 分析数据
val result = df.select(avg("A"), max("B"), min("C"))

// 显示结果
result.show()

在此示例中，我们使用了com.crealytics.spark.excel库来读取Excel文件。'Sheet1'!A1:C1000表示我们要读取的数据范围。useHeader选项指示Spark使用文件的第一行作为列名。treatEmptyValuesAsNulls选项指示Spark将空单元格视为null值。inferSchema选项指示Spark根据数据自动推断列的数据类型。

接下来，我们使用avg、max和min函数来分别计算列A、B和C的平均值、最大值和最小值。最后，我们使用show函数显示结果。

请注意，您需要将com.crealytics.spark.excel库添加到Spark项目中的依赖项中。