sc=SparkContextspark109216217077appscsetLogLevelWARNdata =123456dist =scparalellizedata3dist2 =rddmaplambda xx2dist2persistdist3 =distintersectiondist2dist3collect后得到的结果的解析

这段代码的作用是：

1. 创建一个SparkContext对象sc，连接到Spark集群的master节点地址为10.92.16.21:7077，设置日志级别为WARN。
2. 创建一个包含整数数据的列表data。
3. 使用sc.parallelize方法将列表data转换为一个RDD(dist)，将其分为3个分区。
4. 使用rdd.map方法对RDD(dist)中的每个元素进行转换，将每个元素乘以2，得到一个新的RDD(dist2)。
5. 使用dist2.persist方法将RDD(dist2)标记为持久化，以便后续重复使用。
6. 使用dist.intersection方法计算RDD(dist)和RDD(dist2)的交集，得到一个新的RDD(dist3)。
7. 使用dist3.collect方法将RDD(dist3)中的数据收集到Driver节点，并返回结果。

由于代码中存在一些语法错误，正确的代码应该是：

sc = SparkContext("spark://10.92.16.21:7077","app")
sc.setLogLevel("WARN")
data = [1,2,3,4,5,6]
dist = sc.parallelize(data, 3)
dist2 = dist.map(lambda x: x * 2)
dist2.persist()
dist3 = dist.intersection(dist2)
dist3.collect()

以上代码的执行结果是计算RDD(dist)和RDD(dist2)的交集，然后将交集数据收集到Driver节点并返回。具体结果取决于集群中的资源分配和数据分区情况，无法确定具体的输出结果