spark 分组后求最大值
时间: 2023-07-05 14:03:15 浏览: 59
好的,您可以使用pyspark的reduceByKey()函数进行分组和求最大值操作,示例代码如下:
```
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("MaxValue").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
# 数据集(key, value)格式,key为分组依据,value为需要求最大值的数据
data = [("A", 10), ("A", 20), ("B", 30), ("B", 25), ("C", 15)]
# 按key进行分组,并求每组中value的最大值
max_per_group = sc.parallelize(data).reduceByKey(lambda a, b: max(a, b))
# 打印结果
for item in max_per_group.collect():
print(item[0], item[1])
```
这段代码会输出三组数据的最大值,即:
```
A 20
B 30
C 15
```
希望能对您有所帮助!
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```python
from pyspark import SparkContext
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sc = SparkContext("local", "MaxDigit")
# 读取文件数据并转换为RDD
rdd = sc.textFile("file.txt")
# 将每行数据转换为整数
rdd = rdd.map(lambda x: int(x.strip()))
# 按照数字的位数进行分组
digit_groups = rdd.groupBy(lambda x: len(str(x)))
# 取出个位数的最大值
max_digit = digit_groups.filter(lambda x: x[0] == 1).flatMap(lambda x: x[1]).max()
print("Max digit:", max_digit)
# 关闭SparkContext
sc.stop()
```
在这个实现中,首先使用`textFile`函数读取文件数据并转换为RDD。然后使用`map`函数将每行数据转换为整数。接着使用`groupBy`函数按照数字的位数进行分组,得到一个键值对RDD,其中键是数字的位数,值是属于该组的数字列表。然后使用`filter`函数筛选出位数为1的组,即个位数组,再使用`flatMap`函数将该组中的所有数字展开成一个新的RDD,最后使用`max`函数计算出该RDD中的最大值,即个位数的最大值。
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