哪位会sparkSQL影评分析的啊

Question

统计电影总数
合并两个文件，计算每部电影的平均得分是多少
统计得分排名前10的电影（输出电影名称）
统计最受欢迎的电影（即评分人数最多的电影），
思路:4.1对Ratings.csv文件操作，统计每部电影的评分人数

4.2对评分人数进行排序

4.3在movies.csv文件中过滤出评分人数最多的电影名称

5.编程实现RDD转DataFrame，并选择一个合理的SQL分析。

Answer 1

本答案参考多次询问 ChatGPT-3.5 后选择的最佳回答，若是满意，还请采纳，谢谢。

以下是使用Spark SQL进行影评分析的Scala代码示例：

首先，确保你已经导入了必要的包和SparkSession的创建：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Movie Review Analysis")
  .getOrCreate()

import spark.implicits._

1. 统计电影总数：

val moviesDF = spark.read.csv("path_to_movies.csv")
val totalMoviesCount = moviesDF.count()
println(s"Total number of movies: $totalMoviesCount")

1. 合并两个文件，计算每部电影的平均得分：

val ratingsDF = spark.read.csv("path_to_ratings.csv")
val moviesDF = spark.read.csv("path_to_movies.csv")

// 将ratings转换为DataFrame并添加电影ID
val ratingsDFWithMovieId = ratingsDF.withColumn("movieId", col("movieId").cast("integer"))

// 合并DataFrame
val joinedDF = ratingsDFWithMovieId.join(moviesDF, "movieId")

// 计算每部电影的平均得分
val averageRatingsDF = joinedDF.groupBy("title")
  .agg(avg("rating").alias("averageRating"))
averageRatingsDF.show()

1. 统计得分排名前10的电影（输出电影名称）：

val topRatedMoviesDF = averageRatingsDF.orderBy($"averageRating".desc).limit(10)
topRatedMoviesDF.show()

1. 统计最受欢迎的电影（即评分人数最多的电影）：

// 统计每部电影的评分人数
val popularMoviesDF = ratingsDFWithMovieId.groupBy("movieId").agg(count("rating").alias("numRatings"))

// 对评分人数进行排序
val sortedPopularMoviesDF = popularMoviesDF.orderBy($"numRatings".desc)

// 过滤出评分人数最多的电影名称
val mostPopularMovieDF = sortedPopularMoviesDF.join(moviesDF, "movieId")
  .select("title")
  .limit(1)
mostPopularMovieDF.show()

1. 编程实现RDD转DataFrame，并选择一个合理的SQL分析：

// 假设ratingsRDD和moviesRDD是已经加载的RDD
val ratingsRDD = spark.sparkContext.textFile("path_to_ratings.csv")
val moviesRDD = spark.sparkContext.textFile("path_to_movies.csv")

// 将RDD转换为DataFrame
val ratingsDF = ratingsRDD.map(line => {
  val fields = line.split(",")
  (fields(1).toInt, fields(2).toDouble)
}).toDF("movieId", "rating")

val moviesDF = moviesRDD.map(line => {
  val fields = line.split(",")
  (fields(0).toInt, fields(1))
}).toDF("movieId", "title")

// 创建临时视图
ratingsDF.createOrReplaceTempView("ratings")
moviesDF.createOrReplaceTempView("movies")

// 使用Spark SQL进行分析
val sqlResultDF = spark.sql(
  """
    |SELECT m.title, AVG(r.rating) AS averageRating
    |FROM ratings r JOIN movies m ON r.movieId = m.movieId
    |GROUP BY m.title
  """.stripMargin)
sqlResultDF.show()

请确保替换path_to_movies.csv和path_to_ratings.csv为你的实际文件路径。这些代码示例提供了一个基本的框架，你可以根据具体的需求进行调整和优化。