在scala中实现，有rating.csv和moives.csv两个文件，编程实现RDD转DataFrame，并选择一个合理的SQL分析

首先，我们需要导入Spark SQL和DataFrame相关的库：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType}

接着，我们可以创建一个SparkSession：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("RDD to DataFrame")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

然后，我们可以读取rating.csv和movies.csv文件，并创建对应的DataFrame：

val ratingSchema = StructType(
  StructField("userId", IntegerType, true) ::
  StructField("movieId", IntegerType, true) ::
  StructField("rating", DoubleType, true) ::
  StructField("timestamp", StringType, true) :: Nil)

val movieSchema = StructType(
  StructField("movieId", IntegerType, true) ::
  StructField("title", StringType, true) ::
  StructField("genres", StringType, true) :: Nil)

val ratingDF = spark.read
  .option("header", true)
  .option("inferSchema", false)
  .schema(ratingSchema)
  .csv("path/to/rating.csv")

val movieDF = spark.read
  .option("header", true)
  .option("inferSchema", false)
  .schema(movieSchema)
  .csv("path/to/movies.csv")

接下来，我们可以将两个DataFrame合并，并使用Spark SQL进行数据分析。例如，我们可以统计每个电影的平均评分：

ratingDF.createOrReplaceTempView("ratings")
movieDF.createOrReplaceTempView("movies")

val resultDF = spark.sql("SELECT title, AVG(rating) as avg_rating FROM ratings JOIN movies ON ratings.movieId = movies.movieId GROUP BY title ORDER BY avg_rating DESC")

resultDF.show()

这里我们首先将ratingDF和movieDF注册成临时表，然后使用JOIN操作将它们合并。最后，我们使用GROUP BY和AVG函数来计算每个电影的平均评分，并按照平均评分排序输出结果。

注意，上面的代码中的路径需要替换成实际文件路径。