ratings.dat文件内容
时间: 2024-03-23 10:36:44 浏览: 13
"ratings.dat"文件是一个包含用户对电影评分数据的文件,其格式为:
UserID::MovieID::Rating::Timestamp
其中,每行表示一个用户对一部电影的评分,包括以下四个字段:
- UserID:表示评分的用户ID,是一个整数。
- MovieID:表示被评分的电影ID,是一个整数。
- Rating:表示用户对电影的评分,是一个浮点数,范围为1-5。
- Timestamp:表示评分的时间戳,是一个整数。
例如,下面是"ratings.dat"文件中的几行数据:
```
1::1193::5::978300760
1::661::3::978302109
1::914::3::978301968
1::3408::4::978300275
1::2355::5::978824291
```
这里的数据表示用户1对电影1193、661、914、3408和2355分别给出了评分5、3、3、4和5,评分的时间戳分别为978300760、978302109、978301968、978300275和978824291。
相关问题
Scala编程实现RDD转DataFrame,并选择一个合理的SQL分析。 ratings.csv文件和movies.csv文件 ratings.csv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 movieI
d, title, genres
首先,我们需要将ratings.csv文件读取为一个RDD对象,并通过逗号进行分隔。代码如下:
```scala
val ratingsRDD = sc.textFile("ratings.csv")
.map(line => line.split(","))
.map(cols => (cols(0).toInt, cols(1).toInt, cols(2).toDouble))
```
然后,我们需要将movies.csv文件读取为一个RDD对象,并通过逗号进行分隔。代码如下:
```scala
val moviesRDD = sc.textFile("movies.csv")
.map(line => line.split(","))
.map(cols => (cols(0).toInt, cols(1), cols(2)))
```
接下来,我们需要将ratingsRDD和moviesRDD转换为DataFrame对象,并将它们注册为临时表。代码如下:
```scala
val ratingsDF = ratingsRDD.toDF("userId", "movieId", "rating")
val moviesDF = moviesRDD.toDF("movieId", "title", "genres")
ratingsDF.createOrReplaceTempView("ratings")
moviesDF.createOrReplaceTempView("movies")
```
现在,我们已经成功将两个RDD对象转换为DataFrame对象,并将它们注册为临时表。接下来,我们可以使用Spark SQL对这些数据进行分析。
例如,我们可以使用以下代码来计算每部电影的平均评分:
```scala
val avgRatings = spark.sql("SELECT movies.title, AVG(ratings.rating) as avg_rating FROM ratings JOIN movies ON ratings.movieId = movies.movieId GROUP BY movies.title ORDER BY avg_rating DESC")
avgRatings.show()
```
这将输出每部电影的平均评分,按照评分从高到低排序。
Scala spark sql 编程实现RDD转DataFrame,并选择一个合理的SQL分析。ratings.csv文件 和movies.csv文件 ratings.csv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.cs
v文件里面包含了每部电影的详细信息,格式如下: movieId, title, genres movieId: 每部电影的Id title:每部电影的名字 genres: 每部电影所属的类型(可以是多个,用"|"分隔)
以下是Scala Spark SQL编程实现RDD转DataFrame,并进行分析的示例代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types._
object RDD2DataFrame {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("RDD to DataFrame")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext
sc.setLogLevel("WARN")
// 定义ratings.csv文件和movies.csv文件的路径
val ratingsFilePath = "path/to/ratings.csv"
val moviesFilePath = "path/to/movies.csv"
// 定义ratings.csv文件的schema
val ratingsSchema = StructType(Seq(
StructField("userId", IntegerType, nullable = false),
StructField("movieId", IntegerType, nullable = false),
StructField("rating", DoubleType, nullable = false),
StructField("timestamp", LongType, nullable = false)
))
// 读取ratings.csv文件并转换为DataFrame
val ratingsDF = spark.read
.option("header", "true")
.schema(ratingsSchema)
.csv(ratingsFilePath)
// 定义movies.csv文件的schema
val moviesSchema = StructType(Seq(
StructField("movieId", IntegerType, nullable = false),
StructField("title", StringType, nullable = false),
StructField("genres", StringType, nullable = false)
))
// 读取movies.csv文件并转换为DataFrame
val moviesDF = spark.read
.option("header", "true")
.schema(moviesSchema)
.csv(moviesFilePath)
// 使用Spark SQL进行分析,找出评分最高的10部电影
ratingsDF.join(moviesDF, Seq("movieId"), "inner")
.groupBy("title")
.agg(avg("rating").as("avg_rating"))
.orderBy(desc("avg_rating"))
.limit(10)
.show()
spark.stop()
}
}
```
SQL分析:从ratings.csv文件中获取每个用户对每部电影的评分数据,从movies.csv文件中获取每部电影的名字和类型数据,将两个数据集合并后,统计每部电影的平均评分并输出评分最高的前十部电影。
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