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，我可以帮你回答这个问题。首先，需要加载ratings.csv文件并创建一个RDD。然后，我们需要对每一行数据进行处理，筛选出评论分数为1分以下且评论次数大于5次的用户。最后，我们将结果打印出来。

以下是代码示例：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# 创建SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("UserAnalysis")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 加载数据
ratings_rdd = sc.textFile("ratings.csv")

# 筛选出评论分数为1分以下、评论次数大于5次的用户
user_ratings_rdd = ratings_rdd.map(lambda line: line.split(",")) \
    .map(lambda fields: (int(fields[0]), float(fields[2]))) \
    .aggregateByKey((0, 0), lambda acc, rating: (acc[0] + rating, acc[1] + 1), lambda acc1, acc2: (acc1[0] + acc2[0], acc1[1] + acc2[1])) \
    .filter(lambda user_ratings: user_ratings[1][0] / user_ratings[1][1] < 1 and user_ratings[1][1] > 5) \
    .map(lambda user_ratings: user_ratings[0])

# 打印结果
for user in user_ratings_rdd.collect():
    print(user)

# 停止SparkContext
sc.stop()

我们首先使用`textFile`方法加载文件，然后使用`map`方法将每一行数据拆分为一个数组，其中第一个元素表示用户ID，第三个元素表示评论分数。接下来，我们使用`aggregateByKey`方法对每个用户的评论分数和评论次数进行求和。然后，我们使用`filter`方法筛选出评论分数为1分以下、评论次数大于5次的用户，最后使用`map`方法将结果转换为用户ID。

最后，我们使用`collect`方法将结果收集到Driver端，并使用一个for循环打印出来。

希望这可以回答你的问题。