使用Spark RDD找出所有只打1分以下，且评论次数大于5次的用户，使用scala编程语言

好的，下面是实现代码：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object UsersAnalyzer {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("UsersAnalyzer").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 读取 ratings.csv 文件并转换为 RDD
    val ratings = sc.textFile("path/to/ratings.csv")

    // 找出所有只打1分以下，且评论次数大于5次的用户
    val badUsers = ratings.map(line => {
      val fields = line.split(",")
      val userId = fields(0)
      val rating = fields(2).toDouble
      (userId, (rating, 1))
    }).reduceByKey((x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2))
      .filter(x => x._2._1 / x._2._2 < 1 && x._2._2 > 5)
      .map(x => x._1)

    // 打印结果
    badUsers.foreach(println)
  }
}

在上面的代码中，我们首先创建了一个 SparkConf 对象和一个 SparkContext 对象。然后，我们使用 `textFile` 函数读取 `ratings.csv` 文件并将其转换为 RDD。

接下来，我们使用 `map` 函数将每个评分映射到用户 ID，并将评分和计数作为元组返回。然后，我们使用 `reduceByKey` 函数对每个用户的评分和计数进行累加，并过滤出只打1分以下，且评论次数大于5次的用户。最后，我们使用 `map` 函数将用户 ID 提取出来并打印结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据实际需求进行修改。