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

好的，以下是使用Spark RDD找出所有只打1分以下，且评论次数大于5次的用户的步骤：

1. 创建一个SparkContext对象

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("user analysis")
sc = SparkContext(conf=conf)

2. 加载数据文件

data_file = sc.textFile("ratings.csv")
header = data_file.first()

3. 过滤掉文件头，并将每一行数据转换成一个tuple

data = data_file.filter(lambda x: x != header)\
                .map(lambda x: tuple(x.split(",")))

4. 使用map和reduceByKey函数来计算每个用户的平均评分和评论次数，并过滤出只打1分以下，且评论次数大于5次的用户

user_rating_count = data.map(lambda x: (x[0], (float(x[2]), 1)))\
                        .reduceByKey(lambda x, y: (x[0]+y[0], x[1]+y[1]))\
                        .filter(lambda x: x[1][0]/x[1][1] <= 1.0 and x[1][1] > 5)\
                        .collect()

5. 打印结果

print("Users who rated only 1 star and have reviewed more than 5 times:")
for user in user_rating_count:
    print(f"User {user[0]} - Average rating: {user[1][0]/user[1][1]}, Review count: {user[1][1]}")

注意：以上代码仅适用于Python编程语言。如果你使用的是其他编程语言，代码可能会有所不同。