spark的实现取最大值，最小值，加起来

如果你要在Spark中实现取最大值、最小值和加总的操作，可以使用reduceByKey()函数和lambda表达式来完成。假设你有一个RDD，其中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：

rdd = sc.parallelize([(1, 10), (2, 20), (3, 30), (1, 5), (2, 15), (3, 25)])

max_rdd = rdd.reduceByKey(lambda x, y: max(x, y))
min_rdd = rdd.reduceByKey(lambda x, y: min(x, y))
sum_rdd = 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, 10), (2, 20), (3, 30)]
Min values: [(1, 5), (2, 15), (3, 25)]
Sum values: [(1, 15), (2, 35), (3, 55)]

这里，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。