spark Scala Ratings.csv文件 文件里面的内容包含了每一个用户对于每一部电影的评分。数据格式如下: userId, movieId, rating, timestamp userId: 每个用户的id movieId: 每部电影的id rating: 用户评分,是5星制 timestamp: 自1970年1月1日零点后到用户提交评价的时间的秒数 movies.csv文件 movieId: 每部电影的Id title:每部电影的名字 统计最受欢迎的电影(即评分人数最多的电影)4.1对Ratings.csv文件操作,统计每部电影的评分人数4.2对评分人数进行排序4.3在movies.csv文件中过滤出评分人数最多的电影名称
时间: 2024-02-11 21:07:30 浏览: 40
好的,我可以给您提供 Spark Scala 的代码实现,实现以上需求。
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
// 读取Ratings.csv文件
val ratings = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.load("path/to/Ratings.csv")
// 统计每部电影的评分人数
val movieCounts = ratings.groupBy("movieId")
.agg(count("userId").as("count"))
// 对评分人数进行排序
val sortedMovieCounts = movieCounts.sort(desc("count"))
// 读取movies.csv文件
val movies = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.load("path/to/movies.csv")
// 连接电影评分人数数据和电影数据
val movieCountsAndTitles = sortedMovieCounts.join(movies, "movieId")
// 过滤出评分人数最多的电影名称
val mostPopularMovie = movieCountsAndTitles.select("title").first.getString(0)
```
以上代码通过 Spark SQL 的 API 实现了统计每部电影的评分人数、对评分人数进行排序、在 movies.csv 文件中过滤出评分人数最多的电影名称的需求。需要注意的是,代码中的文件路径需要替换为实际文件的路径。