使用Spark SQL编程实现下面题目，并把结果保存在mysql中。 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，下面是使用Spark SQL编程实现统计各个月份共享单车使用的总数，并将结果保存在MySQL中的代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("BikeSharing").getOrCreate()

# 读取train.csv文件并创建DataFrame对象
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://localhost:9000/exam/学号/train.csv")

# 将datetime字段转换为月份，并将count字段转换为整型
data = data.withColumn("month", data["datetime"].substr(6, 2).cast("int")).withColumn("count", data["count"].cast("int"))

# 使用Spark SQL进行统计
data.createOrReplaceTempView("bike_sharing")
result = spark.sql("SELECT month, SUM(count) AS total_count FROM bike_sharing GROUP BY month ORDER BY total_count DESC")

# 将结果保存到MySQL中
result.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name").option("dbtable", "table_name").option("user", "username").option("password", "password").save(mode="overwrite")

# 关闭SparkSession对象
spark.stop()

解释一下代码：

首先，我们创建了一个SparkSession对象。然后，使用`read()`方法读取train.csv文件，并创建DataFrame对象。

接下来，我们使用`withColumn()`方法将datetime字段转换为月份，并将count字段转换为整型。这里使用了Spark SQL的函数和表达式来进行转换。

然后，我们使用`createOrReplaceTempView()`方法将DataFrame对象注册为一个临时表，以便使用Spark SQL进行统计。在SQL语句中，我们使用`GROUP BY`和`ORDER BY`子句来对数据进行分组和排序。

最后，我们使用`write()`方法将结果保存到MySQL中。需要注意的是，我们需要将MySQL的URL、表名、用户名和密码等信息填写到代码中。在这里，我们假设MySQL的数据库名为`database_name`，表名为`table_name`，用户名为`username`，密码为`password`。如果您的信息不同，请相应地修改代码。

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。