统计各个月份共享单车使用的总数，并按照数目降序排序。

假设你有一个包含共享单车使用记录的RDD，每个记录包含以下字段：使用时间、用户ID、单车ID。你可以按照以下步骤进行统计：

1. 使用map函数将每个记录的使用时间作为key，将value初始化为1。

2. 使用reduceByKey函数对每个月份的使用次数进行求和。

3. 使用sortBy函数按照使用次数降序排序。

下面是一个示例代码：

# 假设使用记录存储在名为records_rdd的RDD中
# 统计每个月份的使用次数，并按照使用次数降序排序

# 将每个记录的使用时间作为key，将value初始化为1
mapped_rdd = records_rdd.map(lambda x: (x[0].month, 1))

# 对每个月份的使用次数进行求和
result_rdd = mapped_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 按照使用次数降序排序
sorted_rdd = result_rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False)

# 输出结果
for row in sorted_rdd.collect():
    print(row)

其中，x[0].month表示记录的使用月份，reduceByKey函数会将相同key的value进行求和。最后的结果是一个包含每个月份和对应使用次数的RDD，按照使用次数降序排序。

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使用Spark RDD编程实现下面题目。 1. 统计各个月份共享单车使用的总数，并按照数目降序排序

好的，以下是使用Spark RDD编程实现统计各个月份共享单车使用的总数，并按照数目降序排序的代码：

from pyspark import SparkContext, SparkConf

# 创建SparkConf和SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("BikeSharingCount").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取共享单车数据
data = sc.textFile("bikesharing.csv")

# 过滤掉表头
header = data.first()
data = data.filter(lambda line: line != header)

# 将日期转换为月份，然后统计每个月份的使用总数
month_counts = data.map(lambda line: (line.split(",")[1].split("-")[1], 1)) \
                   .reduceByKey(lambda a, b: a + b)

# 按照数目降序排序
sorted_month_counts = month_counts.sortBy(lambda x: -x[1])

# 输出结果
for month, count in sorted_month_counts.collect():
    print("Month {}: {}".format(month, count))

# 停止SparkContext
sc.stop()

请将代码中的“bikesharing.csv”替换为您自己的共享单车数据文件路径。代码中首先读取共享单车数据，并过滤掉表头。然后将日期转换为月份，再统计每个月份的使用总数。最后按照数目降序排序，并输出结果。

使用Spark SQL编程实现下面题目，并把结果保存在mysql中。 1. 统计各个月份共享单车使用的总数，并按照数目降序排序。

好的，下面是使用Spark SQL编程实现统计各个月份共享单车使用的总数，并将结果保存在MySQL中的代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("BikeSharing").getOrCreate()

# 读取train.csv文件并创建DataFrame对象
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://localhost:9000/exam/学号/train.csv")

# 将datetime字段转换为月份，并将count字段转换为整型
data = data.withColumn("month", data["datetime"].substr(6, 2).cast("int")).withColumn("count", data["count"].cast("int"))

# 使用Spark SQL进行统计
data.createOrReplaceTempView("bike_sharing")
result = spark.sql("SELECT month, SUM(count) AS total_count FROM bike_sharing GROUP BY month ORDER BY total_count DESC")

# 将结果保存到MySQL中
result.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name").option("dbtable", "table_name").option("user", "username").option("password", "password").save(mode="overwrite")

# 关闭SparkSession对象
spark.stop()

解释一下代码：

首先，我们创建了一个SparkSession对象。然后，使用`read()`方法读取train.csv文件，并创建DataFrame对象。

接下来，我们使用`withColumn()`方法将datetime字段转换为月份，并将count字段转换为整型。这里使用了Spark SQL的函数和表达式来进行转换。

然后，我们使用`createOrReplaceTempView()`方法将DataFrame对象注册为一个临时表，以便使用Spark SQL进行统计。在SQL语句中，我们使用`GROUP BY`和`ORDER BY`子句来对数据进行分组和排序。

最后，我们使用`write()`方法将结果保存到MySQL中。需要注意的是，我们需要将MySQL的URL、表名、用户名和密码等信息填写到代码中。在这里，我们假设MySQL的数据库名为`database_name`，表名为`table_name`，用户名为`username`，密码为`password`。如果您的信息不同，请相应地修改代码。

注意：在代码中，我们假设train.csv文件已经上传到了HDFS的`/exam/学号`目录中。如果您的文件上传路径不同，请相应地修改代码。