在Apache PySpark中获取最新记录的问题可以通过以下代码示例解决：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import max

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取数据
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

# 将日期列转换为日期类型
df = df.withColumn("date", df["date"].cast("date"))

# 找到最新记录的日期
latest_date = df.select(max("date")).first()[0]

# 筛选出最新记录
latest_records = df.filter(df["date"] == latest_date)

# 打印最新记录
latest_records.show()

以上代码假设数据文件是一个CSV文件，并且具有"date"列。首先，使用SparkSession创建一个Spark会话。然后，使用read函数读取CSV文件并加载为DataFrame。接下来，使用withColumn函数将"date"列转换为日期类型。然后，使用select和max函数找到最新的日期。最后，使用filter函数筛选出最新记录，并使用show函数打印出最新记录。

请注意，上述示例仅适用于日期列是日期类型的情况。如果日期列是字符串类型，则需要使用to_date函数将其转换为日期类型。