编写一个Scala代码示例,使用Spark RDD模式来分析MovieLens数据集,并求movieid = 2116 这部电影各年龄段（年龄段为7段）的平均影评（年龄段，影评分）

在Scala中，我们可以使用Apache Spark的`RDD`(Resilient Distributed Dataset)来处理大规模的数据集，如MovieLens数据集。首先，需要确保你已经安装了Spark和相关的库，并导入必要的模块。以下是一个简单的代码示例，展示了如何读取数据、过滤特定电影ID，并计算各个年龄段的平均评分：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

// 创建Spark配置和上下文
val conf = new SparkConf().setAppName("MovieLensAnalysis").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)

// 假设数据存储在一个文本文件中，每行代表一条影评记录，格式如 "userId,movieId,rating,timestamp"
val dataPath = "path_to_your_movielens_data" // 替换为实际数据路径
val lines: RDD[String] = sc.textFile(dataPath)

// 定义年龄范围（这里假设是7段，从1到7）
val ageRanges = List(1 to 4, 5 to 8, 9 to 12, 13 to 16, 17 to 20, 21 to 24, 25 and above)

// 定义一个匿名函数来解析每条评论并提取相关信息
def parseRating(line: String): (Int, Int) = {
  val fields = line.split(",")
  (fields(1).toInt, fields(2).toInt) // movieid, rating
}

// 使用flatMap将每条评论转换为包含电影ID和评分的元组列表
val ratings: RDD[(Int, Int)] = lines.flatMap(parseRating)

// 筛选出电影id为2116的相关评论
val filteredRatings = ratings.filter(_._1 == 2116)

// 将评论按照年龄段划分
val groupedByAge = filteredRatings.mapValues(r => (r._2, ageRanges.indexOf(math.min(r._1, 25)) + 1))

// 计算每个年龄段的平均评分
val averageRatingsByAge = groupedByAge.reduceByKey((a, b) => a._1 + b._1, (a, b) => a + b, (a, b) => a / b.toDouble)

// 打印结果
averageRatingsByAge.foreach { case ((ageRange, count), avgRating) =>
  println(s"Age range $ageRange ($count ratings): ${avgRating}")
}

// 关闭Spark上下文
sc.stop()