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,使用scala编程语言
时间: 2024-03-24 12:41:26 浏览: 22
可以使用Spark RDD的filter和count函数来实现此功能,代码如下:
```scala
val input = sc.textFile("inputFile.txt") // 读取输入文件
val result = input.map(line => line.split("\t"))
.filter(fields => fields(2).toDouble < 1.0 && fields(3).toInt > 5)
.map(fields => fields(0))
.distinct() // 过滤出符合条件的用户ID并去重
result.saveAsTextFile("outputFile.txt") // 将结果保存到输出文件
```
以上代码中,假设输入文件格式为每行以制表符分隔的四个字段:用户ID、电影ID、评分、评论次数。首先使用map操作将每一行拆分成字段数组,然后使用filter操作过滤出符合条件的记录,即评分小于1且评论次数大于5的记录。接着使用map操作将每条记录映射为用户ID,再使用distinct操作去重。最后将结果保存到输出文件中。
相关问题
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,用scala编程语言
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Scala代码:
```scala
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
val conf = new SparkConf().setAppName("user analysis")
val sc = new SparkContext(conf)
val data = sc.textFile("ratings.csv")
val header = data.first()
val ratings = data.filter(line => line != header)
.map(line => line.split(","))
.map(fields => (fields(0), (fields(2).toFloat, 1)))
.reduceByKey((x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2))
.filter(x => x._2._1 / x._2._2 <= 1.0 && x._2._2 > 5)
.collect()
println("Users who rated only 1 star and have reviewed more than 5 times:")
for (user <- ratings) {
println(s"User ${user._1} - Average rating: ${user._2._1 / user._2._2}, Review count: ${user._2._2}")
}
```
这段代码与Python代码的思路相同,只是使用了Scala语言的语法。
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
```python
from pyspark import SparkContext, SparkConf
conf = SparkConf().setAppName("user analysis")
sc = SparkContext(conf=conf)
```
2. 加载数据文件
```python
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
```python
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
```python
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
```python
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。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![doc](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)