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()报错：java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 1

根据你提供的代码和错误信息，可以看出问题出在以下这个行代码：

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))

这个错误是由于你的 `line.split(" ")` 返回的数组长度不够，导致在构造 `Sale` 对象时访问了一个不存在的数组下标。你需要检查你的数据文件，确保数据格式正确，每行数据都包含了五个字段。你可以在代码中添加一些容错机制来处理这种情况，例如使用 `getOrElse` 方法来访问数组元素，或者使用 `try-catch` 来捕获异常。

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(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。

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

SparkConf是Spark的配置类，用于设置Spark应用程序的各种配置选项。SparkContext是Spark的主要入口点，用于创建和管理RDD（弹性分布式数据集）。RDD是Spark中的基本数据结构，代表分布式的、不可变的、可并行操作的数据集。在Spark中，RDD是用于并行计算的主要抽象。