spark统计最受欢迎的电影（即评分人数最多的电影）

要使用Spark统计最受欢迎的电影，我们可以使用MovieLens数据集，该数据集包含了电影的评分数据。以下是一些伪代码，可以帮助你开始使用Spark进行计算：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import desc

# 创建一个SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("PopularMovies").getOrCreate()

# 读取电影评分数据
ratings = spark.read.csv("path/to/ratings.csv", header=True, inferSchema=True)

# 统计每部电影的评分人数
num_ratings = ratings.groupBy("movieId").count()

# 找到评分人数最多的电影
most_popular = num_ratings.orderBy(desc("count")).first()

# 打印结果
print("The most popular movie is movie ID " + str(most_popular[0]) + " with " + str(most_popular[1]) + " ratings.")

上述代码假设评分数据存储在名为“ratings.csv”的文件中，其中第一行是标题行，每行包含一个评分（包括电影ID、用户ID和评分）。这个代码片段将统计每部电影的评分人数，并找到评分人数最多的电影。