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，我们需要将rating.csv和movies.csv两个文件读入到RDD中，并对数据进行处理，然后将其转换为DataFrame。

以下是Scala代码示例：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

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

    // 读取rating.csv文件并转换成RDD
    val ratingRDD = spark.sparkContext.textFile("rating.csv")
      .map(line => line.split(","))
      .map(cols => (cols(0).toInt, cols(1).toInt, cols(2).toDouble, cols(3).toInt))

    // 读取movies.csv文件并转换成RDD
    val moviesRDD = spark.sparkContext.textFile("movies.csv")
      .map(line => line.split(","))
      .map(cols => (cols(0).toInt, cols(1), cols(2)))

    // 将ratingRDD转换为DataFrame
    val ratingDF = spark.createDataFrame(ratingRDD)
      .toDF("userId", "movieId", "rating", "timestamp")

    // 将moviesRDD转换为DataFrame
    val moviesDF = spark.createDataFrame(moviesRDD)
      .toDF("movieId", "title", "genres")

    // 注册DataFrame为临时表
    ratingDF.createOrReplaceTempView("ratings")
    moviesDF.createOrReplaceTempView("movies")

    // SQL查询语句
    val sqlQuery = "SELECT title, AVG(rating) AS avg_rating FROM ratings JOIN movies ON ratings.movieId = movies.movieId GROUP BY title ORDER BY avg_rating DESC LIMIT 10"

    // 执行SQL查询
    val result = spark.sql(sqlQuery)

    // 打印结果
    result.show()
    
    spark.stop()
  }
}

上述代码实现了以下操作：

1. 读取rating.csv和movies.csv文件，并将它们转换为RDD。
2. 将ratingRDD和moviesRDD转换为DataFrame。
3. 注册DataFrame为临时表，以便进行SQL查询。
4. 编写SQL查询语句，查询每部电影的平均评分并按照平均评分排序。
5. 执行SQL查询并打印结果。

在这个例子中，我们选择了一个简单的SQL查询，查询每部电影的平均评分并按照平均评分排序。你可以根据自己的需求选择合适的SQL查询。