请利用https://www.kaggle.com/datasets/whenamancodes/popular movies-datasets-58000-movies?resource=download 中包含文件：genome-scores.csv, genome-tags.csv, links.csv, movies.csv, ratings.csv and tags的数据，设计数据处理与分析任务（挖掘出有价值的信息，并根据返回结果 简要分析说明），要求分析不同体裁电影口碑情况，分析哪种电影体裁口碑比较好，采用 2 种不同方式完成。可采用的组件有 MapReduce、HBase、 Hive、Spark core 和 Spark SQL 等；（HiveQL 与基于 Hive 的 Spark SQL 不能同时使用） 3、 相关数据文件必须上传到 HDFS 分布式文件系统上存储，数据处理分析结果需要打 印输出到屏幕上并且导出文件保存到 HDFS 上；（输出结果包含非常多条记录时，请只打印 前 10 条，但是导出到文件的记录须是完整的）

首先，我们需要对数据进行清洗和预处理，以便于后续的分析。可以使用Spark core和Spark SQL来完成数据处理和分析任务。

清洗和预处理：

1.读取文件并将其存储到Spark RDD中。
2.从ratings.csv中提取所需字段，包括用户ID、电影ID和评分。
3.将movies.csv文件中的电影ID与ratings.csv中的电影ID进行匹配，并将两个文件合并为一个数据集。
4.从合并后的数据集中提取所需字段，包括用户ID、电影ID、电影名称、电影体裁和评分。

接下来，我们需要根据电影体裁对电影进行分组，并计算每个体裁的平均评分和评分数量。可以采用Spark SQL完成此任务。

分析方式1：

1.创建一个Spark SQL表，将数据集加载到表中。
2.使用SQL查询语句，按电影体裁分组并计算平均评分和评分数量。
3.将结果输出到屏幕上并将其导出到HDFS。

分析方式2：

1.使用Spark RDD将数据集按电影体裁分组。
2.使用map函数计算每个体裁的平均评分和评分数量。
3.将结果输出到屏幕上并将其导出到HDFS。

根据分析结果，我们可以得出不同体裁电影的平均评分和评分数量，从而分析哪种电影体裁口碑比较好。

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使用python爬取https://www.kaggle.com/datasets/sudhanshu2198/oil-spill-detection上的数据集

好的，您可以按照以下步骤使用Python爬取https://www.kaggle.com/datasets/sudhanshu2198/oil-spill-detection上的数据集：

1. 导入必要的库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os

2. 发送请求并解析网页

url = "https://www.kaggle.com/datasets/sudhanshu2198/oil-spill-detection"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

3. 查找下载链接

download_link = soup.find("a", attrs={"id": "downloadButton"})['href']

4. 下载数据集

response = requests.get(download_link, stream=True)
file_size = int(response.headers.get("Content-Length", 0))
filename = os.path.join(os.getcwd(), "oil_spill_detection.zip")

with open(filename, "wb") as f:
    for data in response.iter_content(1024):
        f.write(data)

这样，您就可以使用Python成功地爬取https://www.kaggle.com/datasets/sudhanshu2198/oil-spill-detection上的数据集。

帮我分析https://www.kaggle.com/datasets?select=sum_viz.csv

这是 Kaggle 平台上关于可视化数据集的一个 CSV 文件。该文件包含了 24 个列和 7,500 行数据，每一行代表一个可视化图表。其中的列包括了图表的标题、描述、评分、点赞数、作者、发布时间、所属分类、数据集 ID 等信息。

这个数据集可以用于进行数据分析、挖掘热门可视化图表和作者、了解不同分类中的热门图表等。同时，还可以通过对数据集的分析和探索，帮助数据科学家和可视化数据分析师更好地理解和运用可视化技术。