假设数据已经以RDD的形式加载进来对用户行为：user、item、product_category、类别、时间和hour，并以逗号分隔。 行为类型：点击pv、购买buy、加购cart、fav收藏的数据中使用RDD语句统计每天的成交黄金时间段

可以按照以下步骤使用RDD语句进行统计：

1. 将RDD中的每行数据按照逗号分隔，并过滤出购买行为：

rdd = rdd.map(lambda x: x.split(',')).filter(lambda x: x[3] == 'buy')

2. 将日期和小时拼接为完整的时间戳，并按照时间戳进行排序：

rdd = rdd.map(lambda x: (x[2] + ' ' + x[5], 1)).sortByKey()

3. 使用reduceByKey对每小时的购买数量进行聚合：

rdd = rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

4. 使用groupByKey对每天的购买数量进行聚合，并找到每天购买量最高的小时：

rdd = rdd.map(lambda x: (x[0].split()[0], (x[0].split()[1], x[1]))) \
         .groupByKey() \
         .mapValues(lambda x: sorted(x, key=lambda y: y[1], reverse=True)[0][0])

最后得到的rdd即为每天的成交黄金时间段。