spark mmlib写一个酒店推荐系统，并且给出代码

下面是一个简单的酒店推荐系统的代码示例，使用Spark MLlib中的协同过滤算法：

import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
import org.apache.spark.ml.recommendation.ALS
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}

case class Rating(userId: Int, hotelId: Int, rating: Float, timestamp: Long)

object HotelRecommendationSystem {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建 SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("HotelRecommendationSystem")
      .getOrCreate()

    // 读取数据
    val ratings = readRatings(spark, "ratings.csv")

    // 划分数据集
    val Array(training, test) = ratings.randomSplit(Array(0.8, 0.2))

    // 建立模型
    val als = new ALS()
      .setMaxIter(10)
      .setRegParam(0.01)
      .setUserCol("userId")
      .setItemCol("hotelId")
      .setRatingCol("rating")
    val model = als.fit(training)

    // 预测评分
    val predictions = model.transform(test)

    // 评估模型
    val evaluator = new RegressionEvaluator()
      .setMetricName("rmse")
      .setLabelCol("rating")
      .setPredictionCol("prediction")
    val rmse = evaluator.evaluate(predictions)
    println(s"Root-mean-square error = $rmse")

    // 为每个用户推荐酒店
    val userHotel = ratings.select("userId", "hotelId").distinct()
    val recommendations = model.recommendForUserSubset(userHotel, 10)
    recommendations.show()

    // 停止 SparkSession
    spark.stop()
  }

  def readRatings(spark: SparkSession, path: String): Dataset[Rating] = {
    import spark.implicits._
    spark.read.format("csv")
      .option("header", true)
      .load(path)
      .selectExpr("cast(userId as int)", "cast(hotelId as int)", "cast(rating as float)", "cast(timestamp as long)")
      .as[Rating]
  }
}

该示例代码将数据集加载到DataFrame中，然后使用ALS算法建立推荐模型，并使用RMSE评估模型的准确性。最后，它为每个用户推荐10个酒店。请注意，这只是一个简单的示例，实际的推荐系统需要更复杂的算法和数据处理。