Scala Ratings.csv文件 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。数据格式如下: userId, movieId, rating, timestamp userId: 每个用户的id movieId: 每部电影的id rating: 用户评分,是5星制 timestamp: 自1970年1月1日零点后到用户提交评价的时间的秒数 movies.csv文件 movieId: 每部电影的Id title:每部电影的名字 编程实现RDD转DataFrame,并选择一个合理的SQL分析。
时间: 2024-02-11 16:07:56 浏览: 29
使用 Spark SQL 将 Ratings.csv 文件转换为 DataFrame,并将其注册为一个临时视图。然后可以使用 SQL 查询对数据进行分析。
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("example")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 读取 Ratings.csv 文件并转换为 DataFrame
val ratingsDF = spark.read
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.csv("path/to/Ratings.csv")
// 将 DataFrame 注册为一个临时视图
ratingsDF.createOrReplaceTempView("ratings")
// 使用 SQL 查询获取每个用户的平均评分和评分数量
val resultDF = spark.sql("""
SELECT userId, AVG(rating) AS avg_rating, COUNT(*) AS rating_count
FROM ratings
GROUP BY userId
ORDER BY avg_rating DESC
""")
resultDF.show()
```
这个例子中,我们使用 SQL 查询计算每个用户的平均评分和评分数量,并按平均评分排序。你可以根据实际需求修改 SQL 查询。