spark Scala中合并两个文件,计算每部电影的平均得分是多少 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
时间: 2024-02-01 16:13:17 浏览: 93
ratings.csv
可以使用Spark的DataFrame API来实现这个功能。首先,我们需要读取两个文件并将它们转换成DataFrame格式:
```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")
```
接下来,我们需要将两个DataFrame进行合并,可以使用`join`操作:
```scala
val joined = ratings.join(movies, Seq("movieId"), "left")
```
这里使用`Seq("movieId")`作为`join`的连接键,表示按照`movieId`这个列进行合并。`"left"`表示使用左连接,即保留`ratings`中的所有记录。
最后,我们可以使用`groupBy`和`agg`操作来计算每部电影的平均得分:
```scala
val result = joined.groupBy("movieId", "title")
.agg(avg("rating").as("avg_rating"))
.sort(desc("avg_rating"))
```
这里使用`groupBy`按照`movieId`和`title`进行分组,然后使用`agg`计算每组的平均得分,并将结果保存在名为`avg_rating`的新列中。最后使用`sort`按照平均得分降序排序。
完整代码如下:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
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")
val joined = ratings.join(movies, Seq("movieId"), "left")
val result = joined.groupBy("movieId", "title")
.agg(avg("rating").as("avg_rating"))
.sort(desc("avg_rating"))
result.show()
```
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