Spark Python-如何使用reduce by key获得最小值/最大值

Question

我以csv格式有一些城市的最高和最低温度的样本数据。

Mumbai,19,30
Delhi,5,41
Kolkata,20,40
Mumbai,18,35
Delhi,4,42
Delhi,10,44
Kolkata,19,39

我想使用Python中的Spark脚本找出所有城市记录的最低气温。

这是我的剧本

cityTemp = sc.textFile("weather.txt").map(lambda x: x.split(','))

# convert it to pair RDD for performing reduce by Key

cityTemp = cityTemp.map(lambda x: (x[0], tuple(x[1:])))

cityTempMin = cityTemp.reduceByKey(lambda x, y: min(x[0],y[0]))

cityTempMin.collect()

我的预期输出如下

Delhi, 4
Mumbai, 18
Kolkata, 19

但是，脚本将产生以下输出。

[(u'Kolkata', u'19'), (u'Mumbai', u'18'), (u'Delhi', u'1')]

如何获得所需的输出？

Answer 1

如果必须使用reduceByKey函数，请尝试以下解决方案：

  val df = sc.parallelize(Seq(("Mumbai", 19, 30),
    ("Delhi", 5, 41),
    ("Kolkata", 20, 40),
    ("Mumbai", 18, 35),
    ("Delhi", 4, 42),
    ("Delhi", 10, 44),
    ("Kolkata", 19, 39))).map(x => (x._1,x._2)).keyBy(_._1)


    df.reduceByKey((accum, n) => if (accum._2 > n._2) n else  accum).map(_._2).collect().foreach(println)

输出：

(Kolkata,19)
(Delhi,4)
(Mumbai,18)

如果您不想执行reduceByKey。只需一组后接min函数，即可获得所需的结果。

val df = sc.parallelize(Seq(("Mumbai", 19, 30),
        ("Delhi", 5, 41),
        ("Kolkata", 20, 40),
        ("Mumbai", 18, 35),
        ("Delhi", 4, 42),
        ("Delhi", 10, 44),
        ("Kolkata", 19, 39))).toDF("city", "minTemp", "maxTemp")

        df.groupBy("city").agg(min("minTemp")).show

输出：

+-------+------------+
|   city|min(minTemp)|
+-------+------------+
| Mumbai|          18|
|Kolkata|          19|
|  Delhi|           4|
+-------+------------+