我有一个名为DF的PySpark DataFrame,带有(K,V)对.
我想用ReduceByKey应用多个函数.
例如,我有以下三个简单的功能：

def sumFunc(a,b): return a+b

def maxFunc(a,b): return max(a,b)

def minFunc(a,b): return min(a,b)

当我只应用一个函数时,例如,以下三个函数：

DF.reduceByKey(sumFunc)  #works
DF.reduceByKey(maxFunc)  #works
DF.reduceByKey(minFunc)  #works

但是,当我应用多个功能时,它不起作用,例如,以下操作不起作用.

DF.reduceByKey(sumFunc, maxfunc, minFunc) #it does not work
DF.reduceByKey(sumFunc, maxfunc) #it does not work
DF.reduceByKey(maxfunc, minFunc) #it does not work
DF.reduceByKey(sumFunc, minFunc) #it does not work

我不想使用groupByKey,因为它会减慢计算速度.

解决方法:

如果输入是DataFrame,只需使用agg：

import pyspark.sql.functions as sqlf

df = sc.parallelize([
   ("foo", 1.0), ("foo", 2.5), ("bar", -1.0), ("bar", 99.0)
]).toDF(["k", "v"])

df.groupBy("k").agg(sqlf.min("v"), sqlf.max("v"), sqlf.sum("v")).show()

## +---+------+------+------+
## |  k|min(v)|max(v)|sum(v)|
## +---+------+------+------+
## |bar|  -1.0|  99.0|  98.0|
## |foo|   1.0|   2.5|   3.5|
## +---+------+------+------+

使用RDD,您可以使用statcounter：

from pyspark.statcounter import StatCounter

rdd = df.rdd
stats = rdd.aggregateByKey(
    StatCounter(), StatCounter.merge, StatCounter.mergeStats
).mapValues(lambda s: (s.min(), s.max(), s.sum()))

stats.collect()
## [('bar', (-1.0, 99.0, 98.0)), ('foo', (1.0, 2.5, 3.5))]

使用您的功能,您可以执行以下操作：

def apply(x, y, funs=[minFunc, maxFunc, sumFunc]):
    return [f(x_, y_) for f, x_, y_ in zip(*(funs, x, y))]

rdd.combineByKey(lambda x: (x, x, x), apply, apply).collect()
## [('bar', [-1.0, 99.0, 98.0]), ('foo', [1.0, 2.5, 3.5])]