假设数据已经以RDD的形式加载进来对用户行为：用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和日期组成，并以逗号分隔。 行为类型：点击pv、购买buy、加购cart、fav收藏的数据中统计成交量最大的日期Top3

可以通过以下步骤来统计成交量最大的日期 Top3：

1. 将RDD按日期分组，对于每个日期，统计购买量。
2. 对统计结果按购买量进行降序排序，取前三个日期即为 Top3。

下面是一种可能的实现方法：

val data: RDD[(String, String, String, String, String)] = ... // 用户行为数据，格式为 (用户ID, 商品ID, 商品类目ID, 行为类型, 日期)

// 将数据按日期分组，统计购买量
val groupedData = data.filter(row => row._4 == "buy").groupBy(row => row._5)
val purchaseCount = groupedData.mapValues(rows => rows.size)

// 对统计结果按购买量进行降序排序，取前三个日期即为 Top3
val top3 = purchaseCount.takeOrdered(3)(Ordering[Int].reverse.on(_._2)).map(_._1)

其中，`data`是RDD，格式为 `(用户ID, 商品ID, 商品类目ID, 行为类型, 日期)`。`filter` 方法用于过滤出购买行为，生成一个日期 -> Iterable[(用户ID, 商品ID, 商品类目ID, 行为类型, 日期)] 的 Map。`mapValues` 方法对每个日期的数据进行统计，生成日期 -> 购买量 的结果。最后，通过 `takeOrdered` 方法按购买量进行降序排序，取前三个日期即为 Top3。