基于sparkde的RDD电影分析案例

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评分表(ratings.dat)︰用户ID::电影ID::评分::时间戳用户表(users.dat):用户ID::性别::年龄:.职业代码::邮编电影表(movies.dat)︰电影ID::名字:类别注:年龄和职业代码参见READM 1.男女用户的比例 2.每个用户的平均评分中，排名前十和最后十名的用户及其评分分别是多少 3.按性别计算每部电影的平均得分 4.过滤掉评分数据不够250条的电影，按性别计算每部电影的平均得分 5.男女观众分别最喜欢的前10部电影 6.男女观众评分差别最大的10部电影 7.所有观众评分分歧最大的10部电影（电影评分标准差大者，分歧则大)

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