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(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()

在你的代码中，我发现了一个问题：在定义 Sale case class 时，字段 productName 的类型应该是 String 而不是 Int。因为在代码中，该字段的值是从数据文件中读取的一个字符串类型的值。因此，你应该将 Sale case class 的定义修改为：

case class Sale(cardId:String,productId:Int,productName:String,quantity:Int,money:Double)

另外，如果你的数据文件中使用的是分隔符不是空格，你需要在 `line.split(" ")` 中将空格修改为相应的分隔符。

相关问题

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。

equest processing failed: org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException:

根据提供的引用内容，可以看出这是一个请求处理失败的异常，其中嵌套了MyBatis和Spring框架的异常。而org.apache.ibatis.exceptions.PersistenceException是MyBatis框架中的异常，通常是由于SQL语句执行失败或者映射文件配置错误等原因导致的。因此，需要检查SQL语句和映射文件是否正确配置，以及数据库连接是否正常等问题。

如果SQL语句和映射文件都正确配置，可以尝试打开MyBatis的日志输出，查看具体的错误信息。在MyBatis的配置文件中，可以添加如下配置来开启日志输出：

<configuration>
  <settings>
    <setting name="logImpl" value="STDOUT_LOGGING"/>
  </settings>
</configuration>

此外，还可以通过调整日志级别来获取更详细的日志信息。在log4j.properties文件中，可以添加如下配置：

log4j.logger.org.apache.ibatis=DEBUG

这样就可以将MyBatis的日志级别调整为DEBUG，获取更详细的日志信息。