rdd mapvalue 写排序求最小值

你可以使用`RDD`的`mapValues`方法来对键值对进行操作，然后使用`sortBy`方法对值进行排序，最后取得最小值。下面是一个示例代码：

val rdd = sc.parallelize(Seq(("A", 5), ("B", 2), ("C", 8), ("D", 1)))

val minValue = rdd.mapValues(x => x).sortBy(_._2).first()._2

println(minValue)

在这个示例中，我们创建了一个包含键值对的`RDD`，然后使用`mapValues`方法将每个键值对的值保持不变。接着使用`sortBy`方法按照值进行排序，然后通过`first()`方法获取排序后的第一个元素，即最小值的键值对。最后通过`._2`获取最小值。

输出结果将会是1，表示最小值是1。

相关问题

rdd mapvalue

RDD mapValue是Apache Spark中用于对键值对RDD中的值进行转换的操作。它类似于map操作，但是只对值进行转换，而键保持不变。

示例代码如下：

# 创建一个键值对RDD
rdd = sc.parallelize([(1, 2), (3, 4), (5, 6)])

# 使用mapValue对值进行转换
result = rdd.mapValues(lambda x: x * 2)

# 打印转换后的结果
print(result.collect())

输出结果：

[(1, 4), (3, 8), (5, 12)]

在上面的示例中，我们创建了一个包含三个键值对的RDD。然后，使用mapValue对每个值进行了乘以2的操作，最后得到了一个新的RDD，其中键保持不变，而值则是原来的值乘以2。

需要注意的是，mapValue操作返回的结果仍然是一个键值对RDD，只是值发生了变化，而键保持不变。

spark的实现两个相同rdd合并取最大值，最小值，加起来

如果你要在Spark中实现两个相同的RDD合并并取最大值、最小值和加总的操作，可以使用reduceByKey()函数和union()函数来完成。假设你有两个RDD，rdd1和rdd2，每个RDD中的每个元素都是一个整数对(key, value)，你可以使用以下代码来实现：

rdd1 = sc.parallelize([(1, 10), (2, 20), (3, 30), (1, 5), (2, 15), (3, 25)])
rdd2 = sc.parallelize([(1, 20), (2, 30), (3, 40), (1, 15), (2, 25), (3, 35)])

merged_rdd = rdd1.union(rdd2)
max_rdd = merged_rdd.reduceByKey(lambda x, y: max(x, y))
min_rdd = merged_rdd.reduceByKey(lambda x, y: min(x, y))
sum_rdd = merged_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

print("Max values:", max_rdd.collect())
print("Min values:", min_rdd.collect())
print("Sum values:", sum_rdd.collect())

这将输出：

Max values: [(1, 20), (2, 30), (3, 40)]
Min values: [(1, 5), (2, 15), (3, 25)]
Sum values: [(1, 25), (2, 45), (3, 65)]

这里，我们首先使用union()函数将两个RDD合并为一个RDD。然后，我们使用reduceByKey()函数将RDD中具有相同key的元素聚合在一起，并对它们应用指定的lambda函数。在这个例子中，我们使用max()、min()和加法lambda函数来分别计算最大、最小和总和。最后，使用collect()函数将结果收集到驱动程序中并打印出来。