自行车共享系统是租赁自行车的一种新模式，客户通过整个城市的自助服务终端网络实现自动获得会员资格、租赁和返还自行车，全过程无需他人的参与。自行车共享系统生成的数据明确记录了旅行的时间，出发地点，和到达地点。因此，自行车共享系统作为传感器网络，可用于研究城市中的移动性。 附件1：train.csv（共11个字段，5422条数据）给出了某共享单车2011年1月-2012年7月实际气象参数、天气、季节、假期等数据记录。主要包括以下内容： 列名 类型 说明 示例 id string 数据唯一标识 10886 datetime string 数据记录时间(s) 2011/12/1 00:00 season int 数据记录季度 1 holiday boolean 数据记录假期 0 workingday boolean 数据记录工作日 1 weather int 数据记录天气 3 temp float 温度（0.01℃） 10.66 humidity int 湿度 56 windspeed float 风速 26.0027 registered int 注册数量 10 count int 总数 13 附件2：weather列说明 Weather列数据 说明 1 晴朗，很少云，部分多云，部分多云 2 小雪，小雨+雷电+少云，小雨+少云 3 雾+多云，薄雾+少云，薄雾+少量云雾，雾 4 大雨+冰雹+雷电+雾，雪+雾 在HDFS上建立“/exam/学号”目录，将train.csv上传到hdfs中的“/exam/学号”目录中。 使用Spark RDD编程实现下面题目。 1.统计各个月份共享单车使用的总数，并按照数目降序排序。

好的，我明白了您的问题，下面是使用Spark RDD编程实现统计各个月份共享单车使用的总数，并按照数目降序排序的代码：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 创建SparkConf和SparkContext对象
conf = SparkConf().setAppName("BikeSharing").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取train.csv文件
data = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/exam/学号/train.csv")

# 过滤掉第一行标题行，并按照逗号分隔每一行数据
header = data.first()
lines = data.filter(lambda row: row != header).map(lambda row: row.split(","))

# 将每一行的datetime字段转换为月份，并将count字段转换为整型
counts = lines.map(lambda x: (int(x[1].split("/")[1]), int(x[10])))

# 按照月份对count字段进行求和，并按照数目降序排序
result = counts.reduceByKey(lambda x, y: x + y).sortBy(lambda x: -x[1])

# 输出结果
for item in result.collect():
    print("Month: {}, Count: {}".format(item[0], item[1]))

# 关闭SparkContext对象
sc.stop()

解释一下代码：

首先，我们创建了一个SparkConf对象和SparkContext对象。接着，使用`textFile()`方法读取train.csv文件，并将其转换为RDD对象。

接下来，我们过滤掉第一行标题行，并按照逗号分隔每一行数据。然后，将每一行的datetime字段转换为月份，并将count字段转换为整型。这里使用了`map()`方法和`lambda`函数来进行转换。

然后，我们使用`reduceByKey()`方法按照月份对count字段进行求和，并使用`sortBy()`方法按照数目降序排序。

最后，我们使用`collect()`方法将结果输出。

注意：在代码中，我们假设train.csv文件已经上传到了HDFS的`/exam/学号`目录中。如果您的文件上传路径不同，请相应地修改代码。