使用join查询方式找出没有分类的电影id以及名称

可以使用以下SQL语句来查询没有分类的电影id和名称：

SELECT movies.id, movies.name
FROM movies
LEFT JOIN movie_categories ON movies.id = movie_categories.movie_id
WHERE movie_categories.movie_id IS NULL;

这里使用了LEFT JOIN来连接movies表和movie_categories表，然后通过WHERE子句过滤出movie_categories表中没有匹配的记录，即movie_id为NULL的记录，最终返回movies表中对应的id和name字段。

相关问题

使用Spark SQL分析,找出每种类型的评分最高10部电影

好的，我会提供使用Spark SQL分析数据并找出每种类型的评分最高10部电影的代码。具体的实现步骤如下：

1. 加载数据：我们可以使用Spark SQL的DataFrame API加载电影和评分数据。电影数据包含电影ID、电影名称和电影类型等信息，评分数据包含用户ID、电影ID和评分值等信息。

2. 数据预处理：我们需要将电影类型列拆分为多个列，并将评分数据按电影ID进行分组以便后续分析。

3. 分析数据：我们可以使用Spark SQL的API进行数据分析，找出每种类型的评分最高10部电影。

以下是Scala代码实现：

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

object TopMoviesByGenre {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("TopMoviesByGenre")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 加载数据
    val moviesSchema = StructType(Seq(
      StructField("movieId", IntegerType, nullable = false),
      StructField("title", StringType, nullable = false),
      StructField("genres", StringType, nullable = false)
    ))
    val movies = spark.read.format("csv")
      .option("header", "true")
      .option("delimiter", ",")
      .schema(moviesSchema)
      .load("movies.csv")

    val ratingsSchema = StructType(Seq(
      StructField("userId", IntegerType, nullable = false),
      StructField("movieId", IntegerType, nullable = false),
      StructField("rating", FloatType, nullable = false),
      StructField("timestamp", LongType, nullable = false)
    ))
    val ratings = spark.read.format("csv")
      .option("header", "true")
      .option("delimiter", ",")
      .schema(ratingsSchema)
      .load("ratings.csv")

    // 数据预处理
    val genres = udf((s: String) => s.split("\\|"))
    val moviesWithGenres = movies.withColumn("genre", explode(genres(col("genres"))))
      .select("movieId", "title", "genre")
    val movieRatings = ratings.groupBy("movieId").agg(avg("rating").as("avgRating"))

    // 分析数据
    val topMoviesByGenre = moviesWithGenres.join(movieRatings, Seq("movieId"))
      .groupBy("genre")
      .agg(max("avgRating").as("maxRating"))
      .join(moviesWithGenres.join(movieRatings, Seq("movieId")), Seq("genre", "maxRating"))
      .select("genre", "title", "maxRating")
      .orderBy("genre", desc("maxRating"))
      .limit(10)

    // 输出结果
    topMoviesByGenre.show()
  }
}

在以上代码中，我们使用了Spark SQL的DataFrame API加载数据，并使用explode函数将电影类型拆分为多个列，最后使用join和groupBy函数进行数据分析。其中，movies.csv和ratings.csv是电影和评分数据文件，可以根据实际情况进行替换。

最后，我们可以在终端运行上述程序，得到每种类型的评分最高10部电影的结果。

.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。