写一段用spark计算ltv3的代码

好的，以下是一段使用Spark计算LTV3的代码示例：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.expressions.Window

// 加载用户行为数据
val userBehaviorDF = spark.read.format("csv")
  .option("header", "true")
  .option("inferSchema", "true")
  .load("user_behavior.csv")

// 计算每个用户的总消费金额
val revenueDF = userBehaviorDF
  .filter($"behavior" === "buy")
  .groupBy($"user_id")
  .agg(sum($"price").alias("revenue"))

// 计算每个用户的最近3个月的消费金额
val windowSpec = Window.partitionBy($"user_id").orderBy($"timestamp".desc)
val ltv3DF = revenueDF
  .select($"user_id", $"revenue", row_number().over(windowSpec).alias("row_number"))
  .filter($"row_number" <= 3)
  .groupBy($"user_id")
  .agg(sum($"revenue").alias("ltv3"))

// 输出结果
ltv3DF.show()

以上代码中，我们首先加载了用户行为数据，然后筛选出所有购买行为的数据。接着，我们使用`groupBy`函数计算每个用户的总消费金额。然后，我们使用窗口函数`Window`和`row_number`函数计算每个用户最近的3个月的消费金额，并使用`groupBy`函数计算每个用户的LTV3值。最后，我们使用`show`函数输出结果。

需要注意的是，以上代码仅仅是一个示例，实际场景中需要根据具体业务需求进行修改和调整。