spark Scala Ratings.csv文件 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 movieId: 每部电影的Id title:每部电影的名字 编程实现RDD转DataFrame,并选择一个合理的SQL分析。
时间: 2024-02-11 20:07:38 浏览: 178
好的,这是一个非常好的问题。首先,我们需要将Ratings.csv和movies.csv文件读入RDD,然后将它们转换为DataFrame。这里我提供一个Scala代码示例:
```scala
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.functions._
// 读入Ratings.csv文件,生成RDD
val ratingsRDD = sc.textFile("path/to/Ratings.csv")
.map(line => line.split(","))
.map(fields => (fields(0).toInt, fields(1).toInt, fields(2).toDouble, fields(3).toLong))
// 定义Ratings.csv文件的schema
val ratingsSchema = StructType(Array(
StructField("userId", IntegerType, true),
StructField("movieId", IntegerType, true),
StructField("rating", DoubleType, true),
StructField("timestamp", LongType, true)
))
// 将RDD转换为DataFrame
val ratingsDF = spark.createDataFrame(ratingsRDD).toDF(ratingsSchema)
// 读入movies.csv文件,生成RDD
val moviesRDD = sc.textFile("path/to/movies.csv")
.map(line => line.split(","))
.map(fields => (fields(0).toInt, fields(1)))
// 定义movies.csv文件的schema
val moviesSchema = StructType(Array(
StructField("movieId", IntegerType, true),
StructField("title", StringType, true)
))
// 将RDD转换为DataFrame
val moviesDF = spark.createDataFrame(moviesRDD).toDF(moviesSchema)
```
现在我们已经成功地将Ratings.csv和movies.csv文件转换为DataFrame了。接下来,我们可以使用Spark SQL来分析这些数据。这里我提供一个SQL示例,计算每部电影的平均评分:
```scala
// 注册ratingsDF和moviesDF表
ratingsDF.createOrReplaceTempView("ratings")
moviesDF.createOrReplaceTempView("movies")
// 使用SQL计算每部电影的平均评分
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")
// 输出结果
avgRatings.show()
```
这个SQL查询将Ratings和Movies表连接起来,并计算每部电影的平均评分。最后,结果按照平均评分的降序排列,并输出到控制台上。
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