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)对Ratin
时间: 2024-02-11 09:07:22 浏览: 41
gs.csv文件进行分析,可以使用Spark SQL和DataFrame API来实现。
首先,读取Ratings.csv文件和movies.csv文件,并将它们转换为DataFrame:
```scala
val ratings = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.load("path/to/Ratings.csv")
val movies = spark.read.format("csv")
.option("header", "true")
.load("path/to/movies.csv")
```
接着,使用`groupBy`和`count`函数来统计每部电影的评分人数:
```scala
val movieCounts = ratings.groupBy("movieId").count()
```
然后,使用`join`函数将电影名字和评分人数合并到一起:
```scala
val popularMovies = movieCounts.join(movies, "movieId")
.select("title", "count")
```
最后,使用`orderBy`函数将评分人数最多的电影排在前面:
```scala
val topMovies = popularMovies.orderBy(col("count").desc)
.limit(10)
```
这样就可以得到评分人数最多的前10部电影的名字和评分人数了。