（一）需求说明
假设你有一个包含用户信息的文本文件，每行格式为 姓名,年龄,性别，需要清洗掉年龄为空或者非数字的行。
以下是 10 条符合上述示例中数据格式（姓名,年龄,性别）的测试数据，包含了一些可能需要清洗掉的无效数据，你可以将其保存为一个文本文件，用于测试上面的数据清洗程序。
【教师展示要清洗的数据，请同学们观察，并回答应该要清洗掉哪些数据？】
张三,25,男
李四,,女
王五,30,男
赵六,a,女
孙七,35,男
周八,40,女
吴九,abc,男
郑十,45,女
王十,50,男
李二,55,女
这里面:"李四" 的年龄为空，"赵六" 和 "吴九" 的年龄不是有效的数字，在执行数据清洗程序时，这些行应该会被过滤掉。
（二）思路分析
好了，问题描述清楚了，下面我们来看看实现的思路。
【老师提问，并点名找人回答】：实现这个问题的思路是什么？
【总结思路，并现场写下来】
读入文件
对每一行数据进行分析
字段拆分，拆分出年龄这个字段
判断
如果它不是数字或者缺失，则忽略这条数据
否则保存
（三）难点突破
好了，思路有了，现在我们看看里边涉及到的具体功能要怎么实现。
【老师列出功能点，并请同学回答，如何实现如下功能】：
如何读入txt文件？
如何拆分出一行中的年龄？
如何使用过滤算子（filter）？
如何判断是否是整数？
【老师总结要点】
读入txt文件。 val lines = sc.textFile(inputFile)
对拆分出一行中的年龄。val fields = line.split(",") fields(0)
过滤算子中，函数返回为false，就会被过滤掉，函数返回为true，就会被保留下来。
使用正则表达式。/\d/
经过了前面的分析，下面我们来开始写代码来实现功能。
（四）功能实现
【老师边讲解，边演示】
创建新的maven项目。
创建input文件夹，在input下新建记事本文件，内容就是前面的实例数据。
在src下创建新的scala文件，开始写功能代码。
【老师一边写整体的注释，一边引导同学回答】
（五）参考代码
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object DataFilter {
//思路
//1.读取数据，读入文本文件
//拆分出年龄，判断是不是数字，是就保留记录"45"，"abc"(正则表达式\d+)
//3.把过滤之后的内容，保存到文件saveAsTextFile
def main(args: ArrayString): Unit = {
//创建Spark
val conf = new SparkConf().setAppName("DataFilter").setMaster("local\*")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd = sc.textFile("input/file.txt")
//过滤之后的rdd
var rdd1 = rdd.filter(line => {
//拆分年龄
val age = line.split("，")(1)
//判断是否是数字
println(age)
// age.matches("\\d+")//返回值是一个boolean
true
})
//将所有的分区的数据合并到一个分区
rdd1 = rdd1.coalesce(1)
//保存到文件中
rdd1.saveAsTextFile("output")
}
}
可以使用coalesce(1)这个方法可以让结果全部保存在一个文件中。
val singlePartitionRDD = cleanedLines.coalesce(1)
// 保存清洗后的数据到文件
val outputPath = "path/to/your/output/file.txt"
singlePartitionRDD.saveAsTextFile(outputPath)
// 停止 SparkContext
sc.stop()