spark中计算10列数据的最大值

要计算Spark DataFrame中多个列的最大值，可以使用`agg`函数和`max`函数，对每个列分别进行聚合计算。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import max

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, 160), ("Bob", 30, 170), ("Charlie", 35, 180)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Height"])

# 指定需要计算最大值的列
columns = ["Age", "Height"]

# 计算指定列的最大值
max_values = df.agg(*[max(col).alias(col) for col in columns]).first()

# 打印每个列的最大值
for col in columns:
    max_value = max_values[col]
    print("列 {} 的最大值: {}".format(col, max_value))

在上面的代码中，我们首先导入了必要的模块，并创建了一个SparkSession。然后，我们创建了一个示例的DataFrame，其中包含三列：Name、Age和Height。接下来，我们指定了需要计算最大值的列，这里是Age和Height。然后，使用`agg`函数和`max`函数对每个列进行聚合计算，并将结果存储在`max_values`中。最后，我们遍历每个列，打印出相应的最大值。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时需要根据具体的数据结构和需求进行相应的调整。同时，可以根据需要添加更多的列到`columns`列表中。