使用 Spark 统计撤销订单中撤销理由最多的前 10 种理由（因撤销理由为未知的数据过多，统计时不包含撤销理由值未知的数据）。数据集所在位置：/data/workspace/myshixun/data/canceldata.txt，数据集文件字段之间以|分割，文件部分数据展示如下： 1200DDCX3307|430104|湖南省长沙市岳麓区|17625076885092|2019-03-07 17:32:27|2019-03-07 17:38:33|2|5|未知 1100YDYC423D|430602|湖南省岳阳市岳阳楼区|6665578474529331090|2019-03-07 17:28:46|2019-03-07 17:29:09|1|1|第三方接口取消 shouyue|430100|湖南省长沙市|P190307171256186000|2019-03-07 17:12:55|2019-03-07 17:13:48|1|1|点击下单120S内没有筛选到司机时, 乘客手动点击取消订单 将统计结果存放在 MySQL 数据库 mydb 的 cancelreason 表中（表已经提前创建）。

好的，这是一个非常具体的问题，我可以帮你提供代码实现：

from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("CancelReasonCount")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取数据
data = sc.textFile("/data/workspace/myshixun/data/canceldata.txt")

# 过滤出撤销理由不为未知的数据
valid_data = data.filter(lambda x: "未知" not in x)

# 将每个撤销理由的计数累加
cancel_reason_count = valid_data.map(lambda x: x.split("|")[9]) \
    .map(lambda x: (x, 1)) \
    .reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 取前 10 种理由
top_10_reasons = cancel_reason_count.takeOrdered(10, key=lambda x: -x[1])

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

# 将结果转换为 DataFrame
df = spark.createDataFrame(top_10_reasons, ["reason", "count"])

# 将结果写入 MySQL 数据库
df.write.format("jdbc").options(
    url="jdbc:mysql://localhost/mydb",
    driver="com.mysql.cj.jdbc.Driver",
    dbtable="cancelreason",
    user="root",
    password="password"
).mode("overwrite").save()

这段代码通过 Spark 读取数据集，过滤出撤销理由不为未知的数据，然后对每个撤销理由的计数进行累加，最后取出撤销理由计数前 10 的理由并输出。最后将结果转换为 Spark DataFrame，并将 DataFrame 存入 MySQL 数据库中。你需要将代码中的数据库连接信息（url、user、password）替换为你自己的数据库连接信息。