spark中rdd使用aggregate取每个分区的最大值，并计算分区最大值的和

好的，针对您的问题，可以使用`aggregate`函数来实现。具体实现如下：

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 4) # 生成一个分区数为4的rdd
result = rdd.aggregate(0,  # 初始值
                       lambda acc, value: max(acc, value), # 分区内操作
                       lambda acc1, acc2: acc1 + acc2)  # 分区间操作

print(result) # 输出28

这里的`aggregate`函数接收3个参数：

- 初始值：在进行分区内操作前，首先会将这个值赋值给每一个分区，作为每个分区内的初始值。
- 分区内操作：对每个分区执行的函数，接收两个参数，第一个参数是累加器，第二个参数是每个元素的值。在这个例子中，我们使用`max`函数来求出每个分区内的最大值。
- 分区间操作：对每个分区执行的函数，接收两个参数，这里的参数是两个累加器。在这个例子中，我们使用`+`操作符来求出所有分区内最大值的和。

上述代码实现了取每个分区的最大值，并计算分区最大值的和。