2. 请基于Spark ML库完成MNIST手写数字识别任务。训练数据集与测试数据集分别存放在本地文件目录的如下位置：训练数据集：/data/mnist_train.libsvm测试数据集：/data/mnist_test.libsvm要求：使用Spark SQL的方式计算识别精度。

首先，我们需要加载训练数据集和测试数据集，并将它们转换为Spark DataFrame格式。假设数据集是以libsvm格式存储的，我们可以使用以下代码加载数据集：

from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
from pyspark.ml.evaluation import MulticlassClassificationEvaluator
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StringIndexer

# Load training data
train_data = spark.read.format("libsvm").load("/data/mnist_train.libsvm")

# Load test data
test_data = spark.read.format("libsvm").load("/data/mnist_test.libsvm")

接下来，我们需要将特征向量和标签列合并到单个特征列中。我们可以使用VectorAssembler来完成这项工作。此外，我们还需要将标签列转换为数字索引，以便在训练模型时使用。我们可以使用StringIndexer来完成这项工作。

# Combine features into a single feature column
assembler = VectorAssembler(inputCols=train_data.columns[1:], outputCol="features")
train_data = assembler.transform(train_data)
test_data = assembler.transform(test_data)

# Convert labels to numerical indices
label_indexer = StringIndexer(inputCol="label", outputCol="label_index").fit(train_data)
train_data = label_indexer.transform(train_data)
test_data = label_indexer.transform(test_data)

现在，我们可以使用Logistic Regression模型来训练数据集。我们使用训练集进行训练，并使用测试集进行评估。

# Train a logistic regression model
lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="label_index", maxIter=10)
lr_model = lr.fit(train_data)

# Make predictions on the test data
predictions = lr_model.transform(test_data)

# Evaluate the accuracy of the model
evaluator = MulticlassClassificationEvaluator(predictionCol="prediction", labelCol="label_index", metricName="accuracy")
accuracy = evaluator.evaluate(predictions)
print("Accuracy = {:.2f}%".format(accuracy * 100))

最后，我们使用Spark SQL来计算识别精度。我们可以使用以下代码来完成：

# Register the predictions DataFrame as a temporary view
predictions.createOrReplaceTempView("predictions")

# Calculate accuracy using Spark SQL
accuracy = spark.sql("SELECT COUNT(*) AS total, SUM(CASE WHEN label_index = prediction THEN 1 ELSE 0 END) AS correct FROM predictions")
accuracy = accuracy.first()
print("Accuracy = {:.2f}%".format(accuracy["correct"] / accuracy["total"] * 100))

这样，我们就完成了使用Spark ML库进行MNIST手写数字识别任务，并使用Spark SQL的方式计算识别精度。