使用spark实现 根据以下要求, 完成相关数据处理？ 目前有如下数据集(上传到HDFS的 /data/data.txt): 张三-北京 李四-上海 王五-北京 赵六-广州 田七-深圳 周八-武汉 李九-杭州 需求: 统计每个城市有多少人?

使用Spark来实现数据集的处理和统计每个城市的人数是很方便的。下面是使用Spark的Python API（PySpark）来完成数据处理和城市人数统计的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import count

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

# 读取数据集文件
data = spark.read.text("/data/data.txt")

# 对每行数据进行处理，分割人名和城市信息
processed_data = data.rdd.flatMap(lambda line: line.value.split())

# 将处理后的数据转换为元组形式
result = processed_data.map(lambda item: tuple(item.split('-')))

# 将结果转换为DataFrame并命名列
df = spark.createDataFrame(result, ["name", "city"])

# 统计每个城市的人数
city_population = df.groupBy("city").agg(count("name").alias("population"))

# 打印结果
city_population.show()

# 停止SparkSession
spark.stop()

运行以上代码，你将得到如下所示的最终结果：

+-------+----------+
|   city|population|
+-------+----------+
|  上海|         1|
|  北京|         2|
|  深圳|         1|
|  杭州|         1|
|  广州|         1|
|  武汉|         1|
+-------+----------+

这样，你就可以通过使用Spark来统计每个城市的人数。每个城市作为一个分组，使用`groupBy`和`agg`函数来计算每个分组的人数。