spark Scala Ratings.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 统计最受欢迎的电影（即评分人数最多的电影）

可以使用Spark来处理这个问题。首先，我们需要读取Ratings.csv文件并创建一个DataFrame对象，然后按照movieId进行分组，计算每部电影的评分人数，并按照评分人数进行降序排列，最后取出第一行即可。

以下是Scala代码示例：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 读取Ratings.csv文件并创建DataFrame对象
val ratings = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("Ratings.csv")

// 按照movieId进行分组，计算每部电影的评分人数，并按照评分人数进行降序排列
val popularMovies = ratings.groupBy("movieId")
  .agg(count("userId").alias("numRatings"))
  .orderBy(desc("numRatings"))

// 读取movies.csv文件并创建DataFrame对象
val movies = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .load("movies.csv")

// 将popularMovies和movies进行join操作，取出评分人数最多的电影
val result = popularMovies.join(movies, Seq("movieId"))
  .select("title", "numRatings")
  .limit(1)

result.show()

运行以上代码，输出结果将会是评分人数最多的电影的名字和评分人数。