rdd语句查询成交量最大的日期Top3

可以使用以下 PySpark 代码查询：

from pyspark.sql.functions import count, from_unixtime, date_format

# 读取数据并转换成 RDD
rdd = spark.read.text("path/to/file").rdd.map(lambda x: x[0].split(","))

# 筛选出行为类型为购买（buy）的记录，并转换时间戳为日期格式
buy_rdd = rdd.filter(lambda x: x[3] == "buy") \
             .map(lambda x: (from_unixtime(int(x[4]), "yyyy-MM-dd"), 1))

# 按日期分组并统计每天的购买量
agg_rdd = buy_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 按购买量降序排序并取前三个日期
result = agg_rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False) \
                .map(lambda x: (x[0], x[1])) \
                .take(3)

# 输出结果
for date, count in result:
    print(date, count)

这个 PySpark 代码首先读取数据并转换成 RDD，然后筛选出行为类型为购买（buy）的记录，并将时间戳转换成日期格式。接着按日期分组并统计每天的购买量，然后按购买量降序排序并取前三个日期作为结果。最后输出结果。注意，这里使用了 `from_unixtime` 和 `date_format` 函数将时间戳转换成日期格式。