spark读取rantings,movies文件,(4) 统计最受欢迎的电影(即评分人数最多的电影), 思路: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: 2024-02-12 19:07:36 浏览: 25
好的,这是一个很好的问题,下面是我的回答:
首先,我们需要用Spark读取Ratings.csv文件和movies.csv文件,并将它们转换为DataFrames。然后,我们可以使用Spark SQL中的聚合函数和排序函数来统计每部电影的评分人数并按评分人数进行排序。最后,我们可以使用join操作将评分人数最多的电影名称与movies.csv文件中的电影信息进行匹配。
具体的代码实现如下:
```python
# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import count, desc
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("popular_movies").getOrCreate()
# 读取Ratings.csv文件并转换为DataFrame
ratings_df = spark.read.csv("path/to/ratings.csv", header=True, inferSchema=True)
# 对Ratings.csv文件进行聚合操作,统计每部电影的评分人数
ratings_count_df = ratings_df.groupBy("movieId").agg(count("userId").alias("count"))
# 对评分人数进行排序
sorted_ratings_count_df = ratings_count_df.sort(desc("count"))
# 读取movies.csv文件并转换为DataFrame
movies_df = spark.read.csv("path/to/movies.csv", header=True, inferSchema=True)
# 使用join操作将评分人数最多的电影名称与movies.csv文件中的电影信息进行匹配
popular_movies_df = sorted_ratings_count_df.join(movies_df, "movieId")
# 提取评分人数最多的电影名称
most_popular_movie = popular_movies_df.select("title").first()[0]
# 输出结果
print("The most popular movie is: {}".format(most_popular_movie))
```
希望能对你有所帮助!