基于pyspark的albums.csv的数据集的音乐推荐系统统计不同年份的专辑数量代码

好的，针对您的问题，我可以提供以下的pyspark代码实现：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Music Recommender").getOrCreate()

# 读取albums.csv数据集
df = spark.read.csv("albums.csv", header=True, inferSchema=True)

# 统计不同年份的专辑数量
album_count_by_year = df.groupBy("year").count().orderBy("year")

# 输出结果
album_count_by_year.show()

解释一下代码：

1. 首先，我们创建了一个SparkSession，这是使用pyspark进行分布式计算的入口。
2. 接着，我们使用`read.csv()`函数读取了`albums.csv`数据集，并将文件的第一行作为列名，同时推断出列的数据类型。
3. 然后，我们使用`groupBy()`函数按照`year`列进行分组，并使用`count()`函数统计每个年份的专辑数量。
4. 最后，我们使用`orderBy()`函数按照年份排序，并使用`show()`函数输出结果。

以上就是统计不同年份的专辑数量的pyspark代码实现。