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收藏中用RDD统计成交量最大的日期Top3

好的，我们可以使用Spark SQL来实现这个任务。具体的步骤如下：

1. 首先，将用户行为数据读入DataFrame中，并将时间戳转换成日期格式。

2. 然后，过滤出购买（buy）行为的数据，并将它们注册成一张临时表。

3. 接着，使用Spark SQL中的GROUP BY和ORDER BY语句来统计每个日期的成交量，并按照成交量从大到小进行排序。

4. 最后，取出成交量最大的前三个日期即可。

具体的实现代码如下所示（假设数据文件为behavior.txt）：

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, IntegerType, StringType, LongType
from pyspark.sql.functions import from_unixtime, count
from pyspark.sql import SparkSession

# 定义DataFrame的schema
schema = StructType([
    StructField("user_id", IntegerType(), True),
    StructField("item_id", IntegerType(), True),
    StructField("category_id", IntegerType(), True),
    StructField("behavior_type", StringType(), True),
    StructField("timestamp", LongType(), True)
])

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Behavior Analysis").getOrCreate()

# 读取数据，转换成DataFrame
data = spark.read.csv("behavior.txt", schema=schema, sep=",", header=False)

# 将时间戳转换成日期格式
data = data.withColumn("date", from_unixtime("timestamp", "yyyy-MM-dd"))

# 过滤出购买行为的数据，并将它们注册成一张临时表
buy_data = data.filter(data.behavior_type == "buy")
buy_data.createOrReplaceTempView("buy")

# 使用Spark SQL来统计每个日期的成交量，并按照成交量从大到小进行排序
result = spark.sql("SELECT date, COUNT(*) AS count FROM buy GROUP BY date ORDER BY count DESC")

# 取出成交量最大的前三个日期
top3 = result.limit(3).collect()

print("成交量最大的日期Top3为：")
for i in range(len(top3)):
    print("{0}: {1} 成交量：{2}".format(i + 1, top3[i].date, top3[i].count))

需要注意的是，上述代码中使用了withColumn函数来添加一个新的列（即日期列），这个函数可以基于已有列来创建一个新的列。另外，createOrReplaceTempView函数可以将DataFrame注册成一张临时表，从而可以在Spark SQL中进行查询操作。最后，使用limit函数可以控制取出的记录数量。