. 使用Spark SQL分析,找出每种类型的评分最高10部电影

好的，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 加载电影评分数据和电影数据到Spark SQL中。

2. 使用Spark SQL的JOIN操作将电影评分数据和电影数据合并到一起。

3. 使用Spark SQL的GROUP BY和AVG函数对每个电影类型的评分进行平均值计算。

4. 使用Spark SQL的ORDER BY和LIMIT函数找出每种类型的评分最高的10部电影。

下面是一个示例的Spark SQL代码，你可以参考一下：

-- 加载电影评分数据和电影数据到Spark SQL中
CREATE TEMPORARY VIEW ratings
USING csv
OPTIONS (path "path/to/ratings.csv", header "true", inferSchema "true");

CREATE TEMPORARY VIEW movies
USING csv
OPTIONS (path "path/to/movies.csv", header "true", inferSchema "true");

-- 合并电影评分数据和电影数据
CREATE TEMPORARY VIEW ratings_movies
AS
SELECT ratings.userId, ratings.movieId, ratings.rating, movies.title, movies.genres
FROM ratings JOIN movies ON ratings.movieId = movies.movieId;

-- 计算每个电影类型的平均评分
CREATE TEMPORARY VIEW avg_ratings_by_genre
AS
SELECT
  genres,
  title,
  AVG(rating) AS avg_rating
FROM
  ratings_movies
  LATERAL VIEW explode(split(genres, "\\|")) AS genres
GROUP BY
  genres,
  title;

-- 找出每种类型的评分最高的10部电影
CREATE TEMPORARY VIEW top_movies_by_genre
AS
SELECT
  genres,
  title,
  avg_rating
FROM (
  SELECT
    genres,
    title,
    avg_rating,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY genres ORDER BY avg_rating DESC) AS rank
  FROM
    avg_ratings_by_genre
) ranked
WHERE
  rank <= 10;

-- 输出结果
SELECT * FROM top_movies_by_genre;

注意，这只是一个示例代码，你需要根据你自己的数据来进行修改。