Scala编程实现RDD转DataFrame，并选择一个合理的SQL分析。 ratings.csv文件和movies.csv文件 ratings.csv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 movieI

d, title, genres

首先，我们需要将ratings.csv文件读取为一个RDD对象，并通过逗号进行分隔。代码如下：

val ratingsRDD = sc.textFile("ratings.csv")
                   .map(line => line.split(","))
                   .map(cols => (cols(0).toInt, cols(1).toInt, cols(2).toDouble))

然后，我们需要将movies.csv文件读取为一个RDD对象，并通过逗号进行分隔。代码如下：

val moviesRDD = sc.textFile("movies.csv")
                  .map(line => line.split(","))
                  .map(cols => (cols(0).toInt, cols(1), cols(2)))

接下来，我们需要将ratingsRDD和moviesRDD转换为DataFrame对象，并将它们注册为临时表。代码如下：

val ratingsDF = ratingsRDD.toDF("userId", "movieId", "rating")
val moviesDF = moviesRDD.toDF("movieId", "title", "genres")
ratingsDF.createOrReplaceTempView("ratings")
moviesDF.createOrReplaceTempView("movies")

现在，我们已经成功将两个RDD对象转换为DataFrame对象，并将它们注册为临时表。接下来，我们可以使用Spark SQL对这些数据进行分析。

例如，我们可以使用以下代码来计算每部电影的平均评分：

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

这将输出每部电影的平均评分，按照评分从高到低排序。