我的四个字段，分别为年份，电影编号，电影名字，评价平均分，现在我有一个需求，按照年份进行分组。将分组以后的数据按照评价平均分进行倒序排序，如果评价平均分大小一样，按照电影名自然排序。请帮我有java语言实现这个sparkrdd需求

好的，以下是Java语言实现的Spark RDD代码：

JavaRDD<String> rdd = sc.textFile("path/to/file"); // 读取数据文件
JavaPairRDD<Integer, Tuple2<String, Double>> pairRdd = rdd.mapToPair(line -> {
    String[] fields = line.split(",");
    int year = Integer.parseInt(fields[0]);
    String movieId = fields[1];
    String movieName = fields[2];
    double rating = Double.parseDouble(fields[3]);
    return new Tuple2<>(year, new Tuple2<>(movieName, rating));
}).groupByKey().flatMapToPair(yearMovies -> {
    List<Tuple2<Double, String>> ratings = new ArrayList<>();
    for (Tuple2<String, Double> movieRating : yearMovies._2()) {
        ratings.add(new Tuple2<>(movieRating._2(), movieRating._1()));
    }
    Collections.sort(ratings, Collections.reverseOrder());
    List<Tuple2<Double, String>> sortedRatings = new ArrayList<>();
    double lastRating = -1.0;
    for (Tuple2<Double, String> rating : ratings) {
        if (rating._1() != lastRating) {
            sortedRatings.add(rating);
            lastRating = rating._1();
        } else {
            sortedRatings.add(new Tuple2<>(rating._1(), rating._2()));
        }
    }
    List<Tuple2<String, Double>> sortedMovies = new ArrayList<>();
    for (Tuple2<Double, String> rating : sortedRatings) {
        sortedMovies.add(new Tuple2<>(rating._2(), rating._1()));
    }
    return sortedMovies.iterator();
});
pairRdd.foreach(pair -> System.out.println(pair._1() + "," + pair._2()._1() + "," + pair._2()._2()));

首先，我们将每一行数据转换为键值对，其中键为年份，值为电影名和评价平均分的元组。然后，我们按照年份进行分组。接下来，对于每个年份的电影，我们将其评价平均分和电影名存储为元组，并对评价平均分进行倒序排序，如果评价平均分一样，按照电影名自然排序。最后，我们将排序后的电影名和评价平均分存储为键值对，并输出结果。