.使用Spark SQL分析,找出每种类型的评分最高10部电影

可以使用Spark SQL来实现这个需求，具体代码如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object TopMovies {
  case class Movie(movieId: Int, title: String, genres: String)
  case class Rating(userId: Int, movieId: Int, rating: Double)

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

    import spark.implicits._

    // 读取电影数据和评分数据
    val movies = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("path/to/movies.csv").as[Movie]
    val ratings = spark.read.format("csv").option("header", "true").option("inferSchema", "true").load("path/to/ratings.csv").as[Rating]

    // 注册表
    movies.createOrReplaceTempView("movies")
    ratings.createOrReplaceTempView("ratings")

    // 使用Spark SQL查询每种类型的评分最高10部电影
    val topMovies = spark.sql("SELECT genres, title, avg(rating) as avg_rating FROM movies JOIN ratings ON movies.movieId = ratings.movieId GROUP BY genres, title ORDER BY genres, avg_rating DESC")
    topMovies.createOrReplaceTempView("topMovies")

    val result = spark.sql("SELECT genres, title, avg_rating FROM (SELECT genres, title, avg_rating, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY genres ORDER BY avg_rating DESC) as rank FROM topMovies) WHERE rank <= 10")

    result.show()

    spark.stop()
  }
}

其中，假设电影数据的格式为`movieId, title, genres`，每行记录表示电影的ID、名称、类型等信息；评分数据的格式为`userId, movieId, rating`，每行记录表示用户对电影的评分。首先，将电影数据和评分数据读入DataFrame，并分别注册为表。然后，使用Spark SQL查询每种类型的电影中评分最高的10部，并输出结果。需要注意的是，这里使用了窗口函数`ROW_NUMBER()`来计算每种类型电影的评分排名，以便筛选排名前10的电影。最后，将结果输出到控制台。

需要注意的是，这里假设电影数据和评分数据都存储在CSV文件中，如果数据存储在其他格式的文件或数据源中，需要根据实际情况进行修改。