val filter_rdd = clean_rdd.filter(arr => arr(8)!="" && arr(9)!="" && arr(8).toDouble>0 && arr(9).toDouble>0)什么意思

这段代码是基于Apache Spark框架的RDD（弹性分布式数据集）操作，主要作用是过滤掉数据集中某些不符合要求的数据。

具体来说，clean_rdd是一个RDD，其中每个元素都是一个数组（Array）。filter_rdd使用clean_rdd的filter()方法，对RDD进行过滤操作，保留满足条件的元素，即：

1. 第8个元素和第9个元素不为空字符串（""）；
2. 第8个元素和第9个元素转换为浮点数后都大于0。

这个过滤操作会返回一个新的RDD，其中只包含满足条件的元素。

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package org.zkpk.lab import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext object sale_drug { 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.txt") // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toString, arr(3).toInt, arr(4).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productName","money") nameMoneyDF.show()在RDD前加入处理缺失值

你可以使用 `map` 函数对 RDD 进行处理缺失值，具体做法如下：

1. 首先，将需要处理缺失值的列使用 `filter` 函数筛选出来，比如说，我们要处理的是 `quantity` 列和 `money` 列，那么我们可以这样做：

val filteredRDD = salesRDD.filter(sale => sale.quantity != 0 && sale.money != 0.0)

2. 然后，对筛选出来的 RDD 进行 map 操作，将缺失值替换为默认值，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 cleanedRDD = filteredRDD.map(sale => Sale(sale.cardId, sale.productId, sale.productName, if (sale.quantity == 0) 1 else sale.quantity, if (sale.money == 0.0) 0.0 else sale.money))

这样，就可以处理缺失值了。

帮我debug：package org.zkpk.lab import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.sql.SQLContext object sale_drug { case class Sale(date:String,cardId:Int,productId:Int,productName:String ,quantity:Int,money:Double,cost: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/data.txt") // parse data val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toString, arr(4).toInt, arr(5).toDouble, arr(6).toDouble)) import sqlContext.implicits._ val df = salesRDD.toDF() val nameMoneyDF = df.select("productName", "money") nameMoneyDF.show() // calculate total sales quantity and revenue } }

在你的代码中，你只是使用了`nameMoneyDF.show()`来展示结果，但是没有进行任何计算。你需要对`nameMoneyDF`进行聚合操作来计算总销售量和总收益。

你可以使用`groupBy`和`agg`函数来进行聚合操作。以下是修改后的代码：

package org.zkpk.lab

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.SQLContext

object sale_drug {
  case class Sale(date:String,cardId:Int,productId:Int,productName:String ,quantity:Int,money:Double,cost: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/data.txt")

    // parse data
    val salesRDD: RDD[Sale] = data.map(line => line.split(" ")).map(arr => Sale(arr(0).toString, arr(1).toInt, arr(2).toInt, arr(3).toString, arr(4).toInt, arr(5).toDouble, arr(6).toDouble))

    import sqlContext.implicits._
    val df = salesRDD.toDF()

    val nameMoneyDF = df.select("productName", "money")

    // calculate total sales quantity and revenue
    val totalSales = nameMoneyDF.groupBy("productName").sum("money", "quantity")
    totalSales.show()
  }
}

在修改后的代码中，我们使用了`groupBy`函数对`productName`进行分组，然后使用`sum`函数对`money`和`quantity`进行求和。最后，我们使用`show`函数展示结果。