有一个数据库存着电影评论的文本内容、评论时间、评论者信息、点赞数的信息，使用Spark的文本处理功能实现代码

好的，您可以使用以下代码实现：

from pyspark.sql.functions import lower, explode, split, regexp_replace

# 读取数据到 Spark DataFrame
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/data.csv")

# 将评论文本全部转换为小写
df = df.withColumn("comment_lower", lower(df.comment))

# 将评论文本拆分为单词
df = df.withColumn("words", split(df.comment_lower, " "))

# 将单词展开为多行
df = df.select(explode(df.words).alias("word"), "timestamp", "username", "likes")

# 去除单词中的标点符号
df = df.withColumn("word_clean", regexp_replace(df.word, "[^\\w\\s]+", ""))

# 按时间戳和单词统计点赞数
result = df.groupBy("timestamp", "word_clean").sum("likes")

这段代码将数据读入 Spark DataFrame 中，然后使用 Spark 的文本处理功能将评论文本转换为小写、拆分为单词、展开为多行、去除标点符号，最后按时间戳和单词统计点赞数。您可以根据需要调整代码中的数据路径、列名等参数。