spark提取文件数据，按照数字的位数进行分组，分为个位数和十位数，取出个位数的最大值

可以使用Spark的RDD API来实现这个功能。首先读取文件数据并将其转换为RDD，然后按照数字的位数进行分组，最后取出个位数的最大值。

以下是一种可能的实现：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext
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。