有rating.csv和moives.csv两个文件，编程实现RDD转DataFrame，并选择一个合理的SQL分析

可以使用Spark的SQLContext，将rating.csv和movies.csv文件读入DataFrame，然后使用Spark SQL进行分析。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("rating_analysis").getOrCreate()

# 读取rating.csv文件
rating_df = spark.read.csv("rating.csv", header=True, inferSchema=True)

# 读取movies.csv文件
movies_df = spark.read.csv("movies.csv", header=True, inferSchema=True)

# 将两个DataFrame注册为表
rating_df.createOrReplaceTempView("ratings")
movies_df.createOrReplaceTempView("movies")

# 使用Spark SQL进行分析，例如：找到最受欢迎的电影
popular_movies = spark.sql("SELECT movies.title, COUNT(*) AS count \
                            FROM ratings \
                            JOIN movies ON ratings.movieId = movies.movieId \
                            GROUP BY movies.title \
                            ORDER BY count DESC \
                            LIMIT 10")

# 显示结果
popular_movies.show()

# 关闭SparkSession
spark.stop()

在上面的代码中，我们首先使用SparkSession创建一个Spark应用程序。然后，我们使用`spark.read.csv`方法读取rating.csv和movies.csv文件，并将它们转换为DataFrame。接下来，我们使用`createOrReplaceTempView`方法将这两个DataFrame注册为表，以便使用Spark SQL进行查询。最后，我们使用Spark SQL查询最受欢迎的电影，并使用`show`方法显示结果。