注：原文中的代码是在spark-shell中编写执行的，本人的是在eclipse中编写执行，所以结果输出形式可能会与这本书中的不太一样。
首先将用户数据u.data读入SparkContext中，然后输出第一条数据看看效果，代码如下：
val sc = new SparkContext(“local”, “ExtractFeatures”)val rawData = sc.textFile(“F:\\ScalaWorkSpace\\data\\ml-100k\\u.data”)println(rawData.first())
注意：第一行代码我创建了spark上下文，如果你是在spark-shell中运行代码，它会自动创建好spark上下文，名字为sc，我是在eclipse中编写代码，所以需要自己编写代码创建spark上下文，我们可以看到有如下输出：
每条数据是由“\t”分隔的，我们现在要取出每条数据，然后再取到每条数据的前三个元素，即用户ID，电影ID，用户给电影的评分，代码如下：
val rawRatings = rawData.map(_.split(“\t”).take(3))rawRatings.first().foreach(println)
可以看到类似如下的输出：
接下来我们将使用spark内置的MLlib库来训练我们的模型。先来看看有哪些方法可以使用，需要什么参数作为输入。首先我们导入内置库文件ALS：
import org
接下来的操作是在spark-shell中完成的。在控制台下输入ALS.（注意ALS后面有一个点）加上tap键：
我们将要使用到的方法是train方法。
如果我们输入ALS.train，会返回一个错误，但是我们可以从这个错误中看看这个方法的细节：
可以看到，我们最少要提供三个参数：ratings,rank,iterations，第二个方法还需要另外一个参数lambda。我们先来看看参数rating的类Rating：
我们可以看到，我们需要向ALS模型提供一个包含Rating的RDD，Rating将user id，movie id（就是这里的product）和rating封装起来。我们将在评分数据集（rating dataset）上使用map方法，，将ID和评分的数组转换成Rating对象：
val ratings = rawRatings.map {case Array(user, movie, rating) =>Rating(user.toInt, movie.toInt, rating.toDouble)}println(ratings.first())
输出如下：
现在我们得到了一个Rating类型的RDD。
希望有一天，自己也像他们一样，踩着单车上路，
