pyspark计算最大值、最小值、平均值

需求：使用pyspark计算相同key的最大值、最小值、平均值

说明： 最大值和最小值好计算，直接reduceByKey后使用python内置的max、min方法

平均值计算提供两种计算方法，直接先上代码和运行结果，后面有代码记录

def main():

    sc = SparkContext(conf=SparkConf())
    rdd1 = sc.parallelize([("a", 3), ("a", 2), ("b", 5), ("b", 3), ("c", 8), ("c", 1)]).cache()

    # 最大值
    rdd2 = rdd1.reduceByKey(max)
    # 最小值
    rdd3 = rdd1.reduceByKey(min)
    # 平均值方法1
    rdd4 = rdd1.groupByKey().mapValues(list).map(lambda x: (x[0], sum(x[1])/len(x[1])))
    # 平均值方法2
    rdd5 = rdd1.combineByKey(lambda x: (x, 1),
                             lambda x, y: (x[0]+y, x[1]+1),
                             lambda x, y: (x[0]+y[0], x[1]+y[1])).map(lambda x: (x[0], x[1][0]/x[1][1]))

    print(rdd2.collect())
    print(rdd3.collect())
    print(rdd4.collect())
    print(rdd5.collect())

if __name__ == '__main__':
    main()