sparkRatings.csv文件 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。数据格式如下： userId, movieId, rating, timestamp userId: 每个用户的id movieId: 每部电影的id rating: 用户评分，是5星制 timestamp: 自1970年1月1日零点后到用户提交评价的时间的秒数 movies.csv文件 movieId: 每部电影的Id title：每部电影的名字 编程实现RDD转DataFrame，并选择一个合理的SQL分析。

好的，根据你的要求，我会回答你的问题并进行编程实现。

首先，我们需要读取两个CSV文件，并将其转化为RDD。假设这两个CSV文件的路径分别为`/path/to/sparkRatings.csv`和`/path/to/movies.csv`，我们可以使用以下代码读取文件：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("RDD to DataFrame").getOrCreate()

# 读取sparkRatings.csv
ratings_rdd = spark.sparkContext.textFile("/path/to/sparkRatings.csv")

# 读取movies.csv
movies_rdd = spark.sparkContext.textFile("/path/to/movies.csv")

接下来，我们需要对每个RDD进行处理，将其转化为DataFrame。我们可以使用`map()`函数对每一行进行处理，并使用`toDF()`方法将RDD转化为DataFrame。假设我们要将`sparkRatings.csv`转化为DataFrame，并命名为`ratings_df`，代码如下：

# 处理sparkRatings.csv
ratings_df = ratings_rdd.map(lambda x: x.split(",")).\
    map(lambda x: (int(x[0]), int(x[1]), float(x[2]), int(x[3]))).\
    toDF(["userId", "movieId", "rating", "timestamp"])

同样的，我们也可以将`movies.csv`转化为DataFrame，并命名为`movies_df`，代码如下：

# 处理movies.csv
movies_df = movies_rdd.map(lambda x: x.split(",")).\
    map(lambda x: (int(x[0]), x[1])).\
    toDF(["movieId", "title"])

现在，我们已经成功地将两个CSV文件转化为DataFrame。接下来，我们可以使用SQL分析这些数据。假设我们要查询每个电影的平均评分，并按照平均评分的降序排列，代码如下：

# 注册DataFrame为临时表
ratings_df.createOrReplaceTempView("ratings")
movies_df.createOrReplaceTempView("movies")

# 使用SQL查询每个电影的平均评分，并按照平均评分的降序排列
result_df = spark.sql("""
    SELECT m.title, AVG(r.rating) AS avg_rating
    FROM ratings r
    JOIN movies m ON r.movieId = m.movieId
    GROUP BY m.title
    ORDER BY avg_rating DESC
""")

# 展示结果
result_df.show()

这段代码中，我们首先将两个DataFrame注册为临时表，然后使用SQL语句进行查询，并将结果保存在`result_df`中。最后，我们使用`show()`方法展示结果。