在成对的RDDs上按密钥和组对rdd进行Spark streaming分组，并从每个组中选取最新的

值。

在Spark Streaming中，可以使用transformWith函数对成对的RDDs按密钥进行分组和组对操作。transformWith函数接受一个函数作为参数，该函数将输入RDDs转换为输出RDDs。在这个函数中，我们可以使用groupByKey函数对RDDs按密钥进行分组，并使用mapValues函数从每个组中选取最新的值。

以下是一个示例代码：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext

# 创建SparkContext和StreamingContext
sc = SparkContext("local[2]", "SparkStreamingExample")
ssc = StreamingContext(sc, 1)

# 创建输入DStream
inputDStream = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)

# 转换输入DStream为RDDs
rdd1 = inputDStream.map(lambda line: line.split(" ")).map(lambda words: (words[0], words[1]))
rdd2 = inputDStream.map(lambda line: line.split(" ")).map(lambda words: (words[0], words[2]))

# 定义转换函数
def transformFunc(rdd1, rdd2):
    # 对成对的RDDs按密钥进行分组
    groupedRDD = rdd1.groupByKey().join(rdd2.groupByKey())

    # 从每个组中选取最新的值
    latestValuesRDD = groupedRDD.mapValues(lambda values: max(values))

    return latestValuesRDD

# 应用转换函数
transformedDStream = inputDStream.transformWith(transformFunc, rdd1, rdd2)

# 输出结果
transformedDStream.pprint()

# 启动StreamingContext
ssc.start()
ssc.awaitTermination()

在这个示例中，我们首先创建了一个输入DStream，然后将其转换为两个RDDs（rdd1和rdd2）。然后，我们定义了一个转换函数transformFunc，该函数接受rdd1和rdd2作为输入，并对它们进行分组和组对操作。最后，我们使用transformWith函数将输入DStream应用于转换函数，并打印输出结果。

这个示例展示了如何在Spark Streaming中按密钥和组对RDDs进行分组，并从每个组中选取最新的值。这种操作在实时数据处理和流式计算中非常常见，例如实时日志分析、实时推荐系统等。

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