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，使用scala编程语言

可以使用Spark RDD的filter和count函数来实现这个功能。具体实现如下：

val data = sc.textFile("path/to/data") // 读取数据集
val users = data
  .map(line => line.split("\t")) // 按制表符分割每行数据
  .filter(fields => fields(2).toFloat < 1.0 && fields(3).toInt > 5) // 过滤条件
  .map(fields => fields(0)) // 只保留用户ID
  .distinct() // 去重
users.foreach(println) // 输出结果

解释一下代码：

1. 首先读取数据集，得到一个RDD对象。
2. 对每行数据进行分割，得到一个包含每个字段的数组。
3. 使用filter函数，过滤出所有只打1分以下，且评论次数大于5次的数据。
4. 使用map函数，只保留用户ID。
5. 使用distinct函数，去除重复的用户ID。
6. 最后使用foreach函数，输出结果。

需要注意的是，这里的数据集应该是按行分割的，每行数据包含用户ID、电影ID、评分和评论次数等字段，用制表符隔开。如果数据集的格式不同，代码需要做相应的修改。