spark统计得分排名前10的电影（输出电影名称）

假设你已经有一个包含电影得分的数据集，并且已经使用Spark将它们加载到了一个RDD中。那么，可以按以下方式使用Spark完成统计得分排名前10的电影：

# 加载数据集到RDD中
scores_rdd = sc.textFile("path/to/scores")

# 将每一行数据按照制表符分割成电影名称和得分
movies_rdd = scores_rdd.map(lambda line: line.split("\t")).map(lambda fields: (fields[0], float(fields[1])))

# 将每个电影的得分累加起来
total_scores_rdd = movies_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 根据得分进行降序排列
sorted_scores_rdd = total_scores_rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False)

# 取前10个电影并输出它们的名称
top10_movies = sorted_scores_rdd.take(10)
for movie in top10_movies:
    print(movie[0])

上述代码中，首先将每一行数据按照制表符分割，并且将电影名称和得分映射成一个元组。接着，使用reduceByKey函数将每个电影的得分累加起来。然后，使用sortBy函数将结果按照得分进行降序排列。最后，使用take函数取前10个电影，并输出它们的名称。

相关问题

spark统计得分排名前10的电影(输出电影名称)

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，你需要将电影评分数据加载到Spark中并进行处理。假设你已经将数据加载到了一个名为`ratings`的RDD中，其中每个元素都是一个包含电影ID、用户ID和评分的元组。那么，以下代码可以用来统计得分排名前10的电影名称：

# 将每个电影的评分总和和评分次数计算出来
movie_ratings = ratings.map(lambda x: (x[0], (x[1], x[2]))).groupByKey()
movie_scores = movie_ratings.mapValues(lambda x: (len(x), sum(y for _, y in x)))

# 计算每个电影的平均得分
movie_averages = movie_scores.mapValues(lambda x: x[1] / x[0])

# 按平均得分从高到低排序，并取前10个电影
top_movies = movie_averages.takeOrdered(10, key=lambda x: -x[1])

# 输出电影名称
movie_names = sc.textFile("movies.csv").map(lambda x: x.split(",")).map(lambda x: (int(x[0]), x[1]))
for movie_id, average_score in top_movies:
    movie_name = movie_names.lookup(movie_id)[0]
    print(movie_name)

这个代码做了以下几件事情：

1. 将每个电影的评分总和和评分次数计算出来，用于计算平均得分。
2. 计算每个电影的平均得分。
3. 按平均得分从高到低排序，并取前10个电影。
4. 输出电影名称。

其中，假设你的电影数据存储在一个名为`movies.csv`的文件中，每一行包含电影ID和电影名称，用逗号分隔。

希望这个代码能够帮到你！

spark scala统计得分排名前10的电影（输出电影名称）

好的，这个问题需要用到Spark和Scala语言进行处理。以下是一种实现方式：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object Top10Movies {
  def main(args: Array[String]) {
    val spark = SparkSession.builder.appName("Top10Movies").getOrCreate()
    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, "movieId")
    val scores = joined.groupBy("title").avg("rating").orderBy("avg(rating)").limit(10)

    scores.select("title").show(false)

    spark.stop()
  }
}

这个程序假设有两个文件：`ratings.csv` 和 `movies.csv`。其中 `ratings.csv` 包含每个用户对每部电影的评分，`movies.csv` 包含每部电影的信息，包括电影ID和电影名称。程序首先读入这两个文件，并将它们按照电影ID进行连接。然后，对每部电影计算平均得分，并按照得分从低到高排序，输出得分排名前10的电影名称。

请注意，这只是一种实现方式，具体实现方式可能因为数据格式的不同而有所差异。