使用Spark SQL分析,找出每种类型的评分最高10部电影
时间: 2024-03-25 21:35:39 浏览: 93
好的,我可以帮你解决这个问题。需要准备的数据是电影评分表和电影信息表。以下是一组可能的SQL查询语句,可以找出每种类型的评分最高的10部电影:
```
SELECT m.title, AVG(r.rating) AS avg_rating, m.genres
FROM movies m
JOIN ratings r ON m.movieId = r.movieId
GROUP BY m.title, m.genres
ORDER BY m.genres ASC, avg_rating DESC
LIMIT 10
```
这个查询语句将movies表和ratings表联接起来,计算每部电影的平均评分,并按类别和平均评分对结果进行排序。最后,返回每个类别的前10部电影。请注意,这只是一组可能的查询语句,根据你的具体数据情况,可能需要进行适当的修改。
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,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 加载电影评分数据和电影数据到Spark SQL中。
2. 使用Spark SQL的JOIN操作将电影评分数据和电影数据合并到一起。
3. 使用Spark SQL的GROUP BY和AVG函数对每个电影类型的评分进行平均值计算。
4. 使用Spark SQL的ORDER BY和LIMIT函数找出每种类型的评分最高的10部电影。
下面是一个示例的Spark SQL代码,你可以参考一下:
```
-- 加载电影评分数据和电影数据到Spark SQL中
CREATE TEMPORARY VIEW ratings
USING csv
OPTIONS (path "path/to/ratings.csv", header "true", inferSchema "true");
CREATE TEMPORARY VIEW movies
USING csv
OPTIONS (path "path/to/movies.csv", header "true", inferSchema "true");
-- 合并电影评分数据和电影数据
CREATE TEMPORARY VIEW ratings_movies
AS
SELECT ratings.userId, ratings.movieId, ratings.rating, movies.title, movies.genres
FROM ratings JOIN movies ON ratings.movieId = movies.movieId;
-- 计算每个电影类型的平均评分
CREATE TEMPORARY VIEW avg_ratings_by_genre
AS
SELECT
genres,
title,
AVG(rating) AS avg_rating
FROM
ratings_movies
LATERAL VIEW explode(split(genres, "\\|")) AS genres
GROUP BY
genres,
title;
-- 找出每种类型的评分最高的10部电影
CREATE TEMPORARY VIEW top_movies_by_genre
AS
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
avg_ratings_by_genre
) ranked
WHERE
rank <= 10;
-- 输出结果
SELECT * FROM top_movies_by_genre;
```
注意,这只是一个示例代码,你需要根据你自己的数据来进行修改。
使用spark SQL分析,找出每种类型的评分最高10部电影
好的,我可以帮你回答这个问题。首先,需要加载movies.csv文件和ratings.csv文件,并转换为DataFrame。然后,我们需要对数据进行处理,包括合并两个DataFrame、按电影类型分组、计算每个电影的平均评分、按平均评分排序、选取每种类型的评分最高的10部电影。最后,我们将结果打印出来。
以下是代码示例:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import desc
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("MovieAnalysis").getOrCreate()
# 加载数据
movies_df = spark.read.csv("movies.csv", header=True, inferSchema=True)
ratings_df = spark.read.csv("ratings.csv", header=True, inferSchema=True)
# 合并两个DataFrame
movie_ratings_df = movies_df.join(ratings_df, "movieId", "inner")
# 按电影类型分组,计算每个电影的平均评分,按平均评分排序,选取每种类型的评分最高的10部电影
top_movies_df = movie_ratings_df.groupBy("genres", "title") \
.agg({"rating": "avg", "timestamp": "count"}) \
.withColumnRenamed("avg(rating)", "avg_rating") \
.withColumnRenamed("count(timestamp)", "num_ratings") \
.orderBy(["genres", desc("avg_rating"), desc("num_ratings")]) \
.groupBy("genres") \
.agg({"title": "collect_list"}) \
.withColumnRenamed("collect_list(title)", "top_movies") \
.select("genres", "top_movies") \
.limit(10)
# 打印结果
top_movies_df.show(truncate=False)
# 停止SparkSession
spark.stop()
```
我们首先使用`read.csv`方法加载文件,并设置`header=True`和`inferSchema=True`以自动推断数据类型。然后,我们使用`join`方法将两个DataFrame合并,连接键为`movieId`。接下来,我们使用`groupBy`方法对电影类型和电影名称进行分组,使用`agg`方法计算每个电影的平均评分和评论次数,并使用`withColumnRenamed`方法重命名列名。然后,我们使用`orderBy`方法按电影类型、平均评分和评论次数进行排序,然后再次使用`groupBy`方法按电影类型进行分组,使用`agg`方法将每种类型的评分最高的10部电影收集到一个列表中,并使用`select`方法选取需要的列。最后,我们使用`limit`方法限制结果集的大小,并使用`show`方法打印结果。
希望这可以回答你的问题。