用户行为：用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳组成，并以逗号分隔。 行为类型：点击pv、购买buy、加购cart、fav收藏中使用spark rdd统计成交量最大的日期Top3

可以按照以下步骤来统计成交量最大的日期Top3：

1. 读取数据并将数据存储为RDD格式。
2. 过滤出购买行为的数据。
3. 将数据按照日期分组。
4. 对每个日期的数据进行聚合，计算成交量。
5. 对成交量进行降序排序。
6. 取出前三个日期即为成交量最大的日期Top3。

下面是代码示例：

# 读取数据并将数据存储为RDD格式
data = sc.textFile("data.txt")

# 过滤出购买行为的数据
buy_data = data.filter(lambda line: line.split(",")[3] == "buy")

# 将数据按照日期分组
grouped_data = buy_data.groupBy(lambda line: line.split(",")[4][:10])

# 对每个日期的数据进行聚合，计算成交量
count_data = grouped_data.map(lambda x: (x[0], len(x[1])))

# 对成交量进行降序排序
sorted_data = count_data.sortBy(lambda x: x[1], False)

# 取出前三个日期即为成交量最大的日期Top3
result = sorted_data.take(3)

# 输出结果
for date, count in result:
    print(date, count)

注意：上述代码仅为示例，实际应用中需要根据数据格式和需求进行相应的修改和调整。