使用spark SQL分析，找出每种类型的评分最高10部电影

好的，我可以帮你回答这个问题。首先，需要加载movies.csv文件和ratings.csv文件，并转换为DataFrame。然后，我们需要对数据进行处理，包括合并两个DataFrame、按电影类型分组、计算每个电影的平均评分、按平均评分排序、选取每种类型的评分最高的10部电影。最后，我们将结果打印出来。

以下是代码示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import desc

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("MovieAnalysis").getOrCreate()

# 加载数据
movies_df = spark.read.csv("movies.csv", header=True, inferSchema=True)
ratings_df = spark.read.csv("ratings.csv", header=True, inferSchema=True)

# 合并两个DataFrame
movie_ratings_df = movies_df.join(ratings_df, "movieId", "inner")

# 按电影类型分组，计算每个电影的平均评分，按平均评分排序，选取每种类型的评分最高的10部电影
top_movies_df = movie_ratings_df.groupBy("genres", "title") \
    .agg({"rating": "avg", "timestamp": "count"}) \
    .withColumnRenamed("avg(rating)", "avg_rating") \
    .withColumnRenamed("count(timestamp)", "num_ratings") \
    .orderBy(["genres", desc("avg_rating"), desc("num_ratings")]) \
    .groupBy("genres") \
    .agg({"title": "collect_list"}) \
    .withColumnRenamed("collect_list(title)", "top_movies") \
    .select("genres", "top_movies") \
    .limit(10)

# 打印结果
top_movies_df.show(truncate=False)

# 停止SparkSession
spark.stop()

我们首先使用`read.csv`方法加载文件，并设置`header=True`和`inferSchema=True`以自动推断数据类型。然后，我们使用`join`方法将两个DataFrame合并，连接键为`movieId`。接下来，我们使用`groupBy`方法对电影类型和电影名称进行分组，使用`agg`方法计算每个电影的平均评分和评论次数，并使用`withColumnRenamed`方法重命名列名。然后，我们使用`orderBy`方法按电影类型、平均评分和评论次数进行排序，然后再次使用`groupBy`方法按电影类型进行分组，使用`agg`方法将每种类型的评分最高的10部电影收集到一个列表中，并使用`select`方法选取需要的列。最后，我们使用`limit`方法限制结果集的大小，并使用`show`方法打印结果。

希望这可以回答你的问题。