从1万个数中抽取100个，取这100个数里面奇数的最大3个和偶数最小3个 用RDD算子实现

在Spark中，可以使用Resilient Distributed Datasets (RDD) 的一些操作来完成这个任务。首先，我们需要从1万个数创建一个RDD，然后根据数的奇偶性分成两个独立的RDD：奇数和偶数。接着，我们可以分别对这两个RDD进行排序并选取最大或最小的几个数。

以下是基本步骤：

1. **创建RDD**：

   from pyspark import SparkContext
   sc = SparkContext.getOrCreate()
   numbers_rdd = sc.parallelize(range(1, 10001))  # 假设这是1万个数的范围

2. **按奇偶性分区**：

   even_numbers_rdd = numbers_rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0)
   odd_numbers_rdd = numbers_rdd.filter(lambda x: x % 2 != 0)

3. **排序并选取**：
对于偶数，选择最小的三个：

   min_even_three = even_numbers_rdd.sortBy(lambda x: x).take(3)

对于奇数，选择最大的三个：

   max_odd_three = odd_numbers_rdd.sortBy(lambda x: -x).take(3)  # 使用降序排列

4. **结果合并**：

   result = min_even_three + max_odd_three

注意：`sortBy()` 和 `take(n)` 都是在本地计算节点上执行的，最后的结果会被收集回driver节点。