要使用Scala语言和Spark SQL模式对MovieLens的.dat数据集进行数据分析，分别求男性和女性当中评分最高的10部电影（性别，电影名，影评分）

要在Scala中利用Spark SQL分析MovieLens的`.dat`数据集，首先你需要做的是：

1. **加载数据**：安装并配置Apache Spark和Spark SQL，然后将`.dat`文件转换成Spark DataFrame，这通常通过`spark.read.format("text").option("delimiter", "\t")`读取逗号分隔的数据。

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

val spark = SparkSession.builder.appName("MovieLensAnalysis").getOrCreate()
val data = spark.read.textFile("path_to_your_movielens_data")

2. **解析数据**：数据可能是用户ID、电影ID、评分以及时间戳等字段，需要从中提取出性别、电影ID和评分。假设性别字段是"user_gender"，电影ID是"movie_id"，评分是"rating"，可以使用`explode`函数和`select`操作。

val moviesData = data.select($"user_gender", $"movie_id", $"rating")

3. **过滤数据**：只选择男性和女性的数据，并按评分降序排列。

val maleMovies = moviesData.filter($"user_gender" === "M").orderBy($"rating".desc)
val femaleMovies = moviesData.filter($"user_gender" === "F").orderBy($"rating".desc)

4. **截断到前10部**：最后，从每个性别中获取评分最高的10部电影。

val topMaleMovies = maleMovies.limit(10).withColumnRenamed("movie_id", "movie_name")
val topFemaleMovies = femaleMovies.limit(10).withColumnRenamed("movie_id", "movie_name")

// 结果可能会包含三列：gender, movie_name, rating

5. **显示结果**：打印或者存储查询结果。

注意：上述步骤假定数据格式适合直接处理。如果数据结构复杂，可能需要预处理或进一步清洗数据。另外，如果你的环境支持，也可以考虑使用更高级的Spark SQL查询来一次性完成整个过程。