基于提供的数据，使用spark框架，将数据封装到RDD中进行处理分析 1. 统计每一天的用户的购买情况 2. 统计用户浏览量最多的三类商品 3、购买同一商品的用户进行分组 4、购买同一类商品的用户进行分组 5、统计一天中用户的访问量最大三个小时

在Spark框架中，处理和分析基于提供数据的数据通常涉及以下几个步骤：

1. **创建RDD（弹性分布式数据集）**：首先，你需要读取原始数据并将其转换成RDD。这可以使用`SparkContext.textFile()`或者`SparkSession.read.format("csv")`等方法从文件或数据库获取。

2. **数据解析**：对数据进行必要的清洗和预处理，例如使用`map()`函数将每行数据解析为键值对（如日期-用户购买信息、用户ID-商品类别），以便后续操作。

data_rdd = spark.read.text("your_data_path").rdd.map(lambda x: parse_line(x))

3. **分组统计**：
- 对每一天的购买情况进行统计，你可以使用`groupByKey()`然后`reduceByKey()`来计算每天的总购买次数。

   daily_purchases = data_rdd.map(parse_date_and_user).groupBy(lambda x: x[0]).mapValues(lambda x: sum(1 for _ in x))

4. **热门商品分类**：对每个用户的浏览量进行累加，然后按照降序排序找出最常浏览的三类商品，可以先转换为Counter再取前三。

   top_categories = data_rdd.flatMap(lambda x: x[1]) \
       .map(lambda x: (x, 1)) \
       .reduceByKey(add) \
       .sortBy(lambda x: -x[1])[:3]

5. **同商品购买者分组**：如果数据包含了用户购买的商品详细信息，可以先分组后再过滤出购买同一商品的用户。

   grouped_by_product = data_rdd.groupBy(lambda x: x[1])
   product_users = grouped_by_product.filter(lambda x: len(x[1]) > 1)

6. **同品类购买者分组**：类似地，通过商品类别来分组。

   grouped_by_category = data_rdd.groupBy(lambda x: x[2])
   category_users = grouped_by_category.filter(lambda x: len(x[1]) > 1)

7. **访问量高峰期**：统计一天内每个时间段的访问量，使用滑动窗口或者时间窗口函数，找出访问量最大的三个小时。

   hourly_visits = data_rdd.flatMap(lambda x: [(x[0].hour, 1)]) \
       .reduceByKey(add) \
       .sortByKey()[-3:]