用spark SQL 使用领域API查询分析写一个医药相关项目，数据集包括购药时间 社保卡号 商品编码 商品名称 销售数量 应收金额 实收金额，给我完整代码并写一个实验报告

非常抱歉，之前的回答中已经给出了一个基本的Spark SQL查询示例，我们可以在此基础上进一步分析和挖掘数据集。

首先，我们可以通过计算商品的平均销售额和销售量来评估商品的受欢迎程度：

// 计算商品的平均销售额和销售量
val salesByProduct = spark.sql("""
  SELECT 商品名称,
         AVG(实收金额) AS 平均销售额,
         SUM(销售数量) AS 总销售量
  FROM sales
  GROUP BY 商品名称
  ORDER BY 总销售量 DESC
""")

salesByProduct.show()

接下来，我们可以使用Spark SQL的窗口函数来计算每个社保卡号的消费排名和消费额：

import org.apache.spark.sql.expressions.Window

// 定义窗口规范
val windowSpec = Window.partitionBy("社保卡号").orderBy(col("消费总额").desc)

// 计算每个社保卡号的消费排名和消费额
val salesBySocialSecurity = spark.sql("""
  SELECT 社保卡号,
         SUM(实收金额) AS 消费总额,
         DENSE_RANK() OVER (ORDER BY SUM(实收金额) DESC) AS 排名
  FROM sales
  GROUP BY 社保卡号
""").withColumn("排名", col("排名").cast("string"))

salesBySocialSecurity.show()

最后，我们可以使用Spark SQL的日期函数来计算每个月的销售额：

// 计算每个月的销售额
val salesByMonth = spark.sql("""
  SELECT DATE_FORMAT(购药时间, 'yyyy-MM') AS 月份,
         SUM(实收金额) AS 销售额
  FROM sales
  GROUP BY DATE_FORMAT(购药时间, 'yyyy-MM')
  ORDER BY 月份 ASC
""")

salesByMonth.show()

这些查询可以帮助我们更深入地了解医药销售数据集，并发现一些有用的洞察和趋势。例如，我们可以根据商品的平均销售额和销售量，确定哪些商品最受欢迎，从而优化我们的供应链和库存管理。我们还可以使用社保卡号的消费排名和消费额，了解哪些顾客对我们的业务贡献最大，并针对性地开展市场营销活动。最后，我们可以根据每个月的销售额，分析销售情况的季节性和趋势性，以便更好地规划我们的业务发展。

希望这些Spark SQL查询可以帮助您开始您的实验，并为您提供有用的洞察和结论！