python - 获取 Spark RDD 中每个键的最大值

Question

返回与 Spark RDD 中每个唯一键关联的最大行(值)的最佳方法是什么？

我正在使用 python，并且尝试了 Math max、通过键和聚合进行映射和减少。有没有有效的方法来做到这一点？可能是 UDF？

我有 RDD 格式:

[(v, 3),
 (v, 1),
 (v, 1),
 (w, 7),
 (w, 1),
 (x, 3),
 (y, 1),
 (y, 1),
 (y, 2),
 (y, 3)]

我需要返回:

[(v, 3),
 (w, 7),
 (x, 3),
 (y, 3)]

关系可以返回第一个值或随机值。

Answer 1

实际上你有一个PairRDD。最好的方法之一是使用reduceByKey:

(斯卡拉)

val grouped = rdd.reduceByKey(math.max(_, _))

(Python)

grouped = rdd.reduceByKey(max)

(Java 7)

JavaPairRDD<String, Integer> grouped = new JavaPairRDD(rdd).reduceByKey(
    new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
        public Integer call(Integer v1, Integer v2) {
            return Math.max(v1, v2);
    }
});

(Java 8)

JavaPairRDD<String, Integer> grouped = new JavaPairRDD(rdd).reduceByKey(
    (v1, v2) -> Math.max(v1, v2)
);

reduceByKey 的 API 文档:

• Scala
• Python
• Java