与spark map列中的最大值对应的键

，可以通过以下步骤来实现：

首先，使用Spark的map函数将键值对数据集转换为只包含值的数据集。
然后，使用Spark的max函数找到数据集中的最大值。
接下来，使用Spark的filter函数筛选出与最大值相等的值。
最后，使用Spark的join函数将筛选出的值与原始键值对数据集进行连接，以获取与最大值对应的键。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object SparkMaxKey {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("SparkMaxKey")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 创建键值对数据集
    val data = Seq(("key1", 10), ("key2", 20), ("key3", 30), ("key4", 20))
    val rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)

    // 将键值对数据集转换为只包含值的数据集
    val values = rdd.map(_._2)

    // 找到最大值
    val maxValue = values.max()

    // 筛选出与最大值相等的值
    val filteredValues = values.filter(_ == maxValue)

    // 与原始键值对数据集进行连接，获取与最大值对应的键
    val result = rdd.filter { case (_, value) => filteredValues.contains(value) }

    result.foreach(println)

    spark.stop()
  }
}

在这个示例中，我们使用Spark的Scala API来实现。首先，我们创建一个包含键值对的数据集。然后，我们使用map函数将数据集转换为只包含值的数据集。接下来，我们使用max函数找到最大值，并使用filter函数筛选出与最大值相等的值。最后，我们使用join函数将筛选出的值与原始键值对数据集进行连接，以获取与最大值对应的键。最终，我们打印出结果。

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