Spark sql操作 怎么打印出数据集中有多少条记录，有多少个用户，有多少件商品，有多少个的代码商品类别，记录了多少个日期的数据。

可以使用Spark SQL的聚合函数来实现这些统计指标的计算。以下是示例代码：

// 导入Spark SQL相关包
import org.apache.spark.sql.functions._

// 读取数据集并创建DataFrame
val df = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("/path/to/dataset")

// 打印数据集中的记录数
println(s"Total records: ${df.count()}")

// 计算用户数、商品数、商品类别数和日期数
val userCount = df.select("user_id").distinct().count()
val productCount = df.select("product_id").distinct().count()
val categoryCount = df.select("product_category").distinct().count()
val dateCount = df.select("date").distinct().count()

// 打印统计结果
println(s"Total users: $userCount")
println(s"Total products: $productCount")
println(s"Total categories: $categoryCount")
println(s"Total dates: $dateCount")

这段代码假设数据集以CSV格式存储，并且第一行为列名。首先读取数据集并创建DataFrame，然后使用`count()`函数计算记录数。接下来，通过对各列进行去重和计数来计算用户数、商品数、商品类别数和日期数。最后打印统计结果。