假设用户hadoop在当前的Linux操作系统中已成功安装Spark和Hadoop,完成了Hadoop的伪分布式模式配置以及Spark在Local部署模式下的配置。HDFS已在伪分布式模式下启动；并且当前已成功进入Spark Shell交互式环境。此外,假设HDFS的/user/hadoop/input/目录事先已存在且该目录下存有3个英文内容的文本文件。 下面请根据编程要求写出相应的多条Scala代码语句。 通过加载HDFS的/user/hadoop/input/目录下的文件内容,形成一个文本RDD。然后,针对该文本RDD，将每行文本中所有整数或浮点数用“******”替换，并将替换后的文本内容逐行显示出来。

以下是Scala代码语句实现：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf

val conf = new SparkConf().setAppName("ReplaceNumbers").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)

val inputRDD = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input/")
val replacedRDD = inputRDD.map(line => line.replaceAll("\\d+\\.?\\d*", "******"))
replacedRDD.foreach(println)

解释一下代码：

1. 首先导入需要使用的Spark相关库。

2. 然后创建一个SparkConf对象，设置应用名称为"ReplaceNumbers"，并且指定使用本地模式运行。

3. 创建一个SparkContext对象，以便与Spark进行交互。

4. 使用SparkContext的textFile方法加载HDFS的/user/hadoop/input/目录下的文件内容，生成一个文本RDD。

5. 使用RDD的map方法，对每行文本进行替换操作。这里使用了正则表达式"\\d+\\.?\\d*"来匹配每行中的所有整数或浮点数，并将其替换为"******"。

6. 使用RDD的foreach方法逐行显示替换后的文本内容。