如下所示，该数据记录的用户播放某首歌曲的次数，数据包括3个字段，分别为userid（用户ID）、artistid（艺术家ID）、playcount（播放次数）。 | 用户ID | 艺术家ID | 播放次数 | | ------- | -------- | -------- | | 1000002 | 10000006 | 33 | | 1000002 | 10000007 | 8 | | 1000002 | 10000009 | 114 | | 1000002 | 10000032 | 56 | | 1000002 | 10000023 | 32 | | 1000002 | 10000056 | 68 | 使用SparkSQL相关知识对该数据进行探索分析，分析目标如下。 ① 统计非重复的用户个数。 ② 统计用户听过的歌曲总数。 ③ 找出I为“100002”用户最喜欢的3首歌曲(即播数最多的3首歌曲。）

好的，针对这个问题，我会为您提供以下SparkSQL代码：

-- 创建数据表
CREATE TABLE music (
    userid BIGINT,
    artistid BIGINT,
    playcount BIGINT
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t';

-- 加载数据
LOAD DATA LOCAL INPATH 'music.txt' INTO TABLE music;

-- 统计非重复用户个数
SELECT COUNT(DISTINCT userid) AS user_count FROM music;

-- 统计用户听过的歌曲总数
SELECT COUNT(DISTINCT artistid) AS song_count FROM music;

-- 找出userid为1000002用户最喜欢的3首歌曲
SELECT artistid, SUM(playcount) AS total_playcount
FROM music
WHERE userid = '1000002'
GROUP BY artistid
ORDER BY total_playcount DESC
LIMIT 3;

其中，假设数据文件名为`music.txt`，其内容为：

1000002	10000006	33
1000002	10000007	8
1000002	10000009	114
1000002	10000032	56
1000002	10000023	32
1000002	10000056	68

请确保数据文件中的字段分隔符与代码中的一致。