Spark SQL对评分数据集进行读取,对其中评分总数最多的商品进行统计,并根据评分数从大到小排序的结果写入到MongoDB数据库的RateMoreProducts数据集中。

首先，我们需要将评分数据集读取为Spark SQL中的DataFrame。假设评分数据集的文件路径为`/path/to/ratings.csv`，其中包含三列数据：用户ID、商品ID、评分。

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("RateMoreProducts")
  .getOrCreate()

val ratings = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("/path/to/ratings.csv")

接下来，我们可以使用Spark SQL的API对评分数据进行处理。首先，我们需要按照商品ID进行分组，并计算每个商品的评分数。然后，我们可以按照评分数从大到小排序，并选取评分数最多的前10个商品。

import org.apache.spark.sql.functions.desc

val ratings_count = ratings.groupBy("productId")
  .count()
  .orderBy(desc("count"))
  .limit(10)

最后，我们需要将结果写入到MongoDB数据库中的`RateMoreProducts`数据集中。假设MongoDB的连接字符串为`mongodb://localhost:27017/mydb`，用户名为`myuser`，密码为`mypassword`。

val uri = "mongodb://myuser:mypassword@localhost:27017/mydb"

ratings_count.write
  .format("com.mongodb.spark.sql.DefaultSource")
  .option("uri", uri)
  .option("database", "mydb")
  .option("collection", "RateMoreProducts")
  .mode("append")
  .save()

这样就完成了从评分数据集中选取评分总数最多的商品，并将结果写入到MongoDB数据库中的`RateMoreProducts`数据集中。