使用pyspark mllib，拆分lpsa.data以data为后缀的数据集，写线性回归代码

可以使用以下代码拆分数据集：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkContext()
spark = SparkSession(sc)

# 读取数据
data = spark.read.format("libsvm").load("lpsa.data")

# 拆分数据集
train_data = data.filter(data["label"] < 2.5)
test_data = data.filter(data["label"] >= 2.5)

# 将数据集缓存，加快计算速度
train_data.cache()
test_data.cache()

然后，可以使用以下代码实现线性回归：

from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator

# 创建线性回归模型
lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="label")

# 训练模型
lr_model = lr.fit(train_data)

# 预测结果
predictions = lr_model.transform(test_data)

# 评估模型
evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="label", predictionCol="prediction", metricName="rmse")
rmse = evaluator.evaluate(predictions)

print("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = %g" % rmse)

其中，`LinearRegression` 是 PySpark 中的线性回归模型，`RegressionEvaluator` 可以用于评估模型的性能。