如何在Scala-ApacheSpark中查找数组中值的平均值

我有一个值数组，如下所示：

scala> number.take(5)

res1: Array[Any] = Array(908.76, 901.74, 83.71, 39.36, 234.64)

我需要使用RDD方法找到数组的平均值

我尝试过使用number.mean（）方法，但它总是给我以下错误：

error: could not find implicit value for parameter num: Numeric[Any]

---

我是Spark的新手，请提供一些建议。谢谢。

这与火花无关。编译器给您一个提示-数组[Any]没有.mean（）方法，因为它要求数组的元素必须是数字

这意味着，如果它是一个Double或int数组，那么它就可以工作

number.take（5）

返回数组[Any]，因为在它上面的某个地方，您不能保证数组只包含数字元素

如果您不能提供这种保证，那么您必须映射到该数组，并显式地将所有这些值转换为您选择的Double或其他数字类型

隐式类AnyExtended（值：Any）{
def toDoubleO:选项[双精度]={
Try（value.toDouble）.t选项
}
}
val数组：数组[Double]=number.take（5）.flatMap（u.toDoubleO）
val-mean:Double=array.mean

---

请注意，我没有使用basic

.toDouble

而是编写了隐式扩展，因为

.toDouble

可能会失败并引发异常。相反，我们可以将其包装为Try并转换为

选项

——在异常情况下，我们将得到

无

，由于

平面图

与火花无关，因此该值将从平均值计算中跳过。编译器给您一个提示-数组[Any]没有.mean（）方法，因为它要求数组的元素必须是数字

这意味着，如果它是一个Double或int数组，那么它就可以工作

number.take（5）

返回数组[Any]，因为在它上面的某个地方，您不能保证数组只包含数字元素

如果您不能提供这种保证，那么您必须映射到该数组，并显式地将所有这些值转换为您选择的Double或其他数字类型

隐式类AnyExtended（值：Any）{
def toDoubleO:选项[双精度]={
Try（value.toDouble）.t选项
}
}
val数组：数组[Double]=number.take（5）.flatMap（u.toDoubleO）
val-mean:Double=array.mean

---

请注意，我没有使用basic

.toDouble

而是编写了隐式扩展，因为

.toDouble

可能会失败并引发异常。相反，我们可以将其包装为Try并转换为

选项

——在出现异常的情况下，我们将得到

无

，并且由于

平面图

的原因，该值将从平均值的计算中跳过。如果您愿意转换为DF，则spark将以最小的努力为您完成此操作

val number=List（908.76、901.74、83.71、39.36、234.64）
val numberRDD=sc.parallelize（数字）
编号toDF（“x”）.agg（平均（列（“x”））
res1.show

---

这将产生答案433.642

如果您愿意转换为DF，则spark将以最小的努力为您完成此操作

val number=List（908.76、901.74、83.71、39.36、234.64）
val numberRDD=sc.parallelize（数字）
编号toDF（“x”）.agg（平均（列（“x”））
res1.show

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这将产生答案433.642

这里的

number

是什么？最好将其更改为不返回/包含

Any

类型，而是直接使用双精度。这里的

number

是什么？最好将其更改为不返回/包含任何类型，而是直接使用双精度。@natg如果这些答案中的任何一个对您有帮助，请您接受其中一个作为答案并“向上投票”。只需单击您认为对您帮助最大的答案旁边的灰色小“复选标记”。@natg如果这些答案中有任何一个对您有帮助，请您接受其中一个作为答案并“投赞成票”。只需单击您认为对您帮助最大的答案旁边的灰色小“复选标记”。