用pycharm编写spark程序统计哪个路段上的设备最新

数据

首先需要导入必要的库和创建SparkContext和SparkSession：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

sc = SparkContext()
spark = SparkSession(sc)

假设我们有一份设备数据，包含设备ID、路段ID、设备状态、更新时间等信息，可以将其读入为一个Spark DataFrame：

df = spark.read.csv("device_data.csv", header=True, inferSchema=True)

接下来，我们可以按照路段ID分组，然后找出每个路段上更新时间最晚的设备：

from pyspark.sql.functions import max

latest_devices = df.groupBy("road_id").agg(max("update_time").alias("latest_update_time"))

最后，我们可以将最新设备数据和原始设备数据进行JOIN操作，得到每个路段上最新的设备数据：

from pyspark.sql.functions import col

latest_devices_data = df.join(latest_devices, (col("road_id") == col("latest_devices.road_id")) & (col("update_time") == col("latest_devices.latest_update_time")))

完整代码如下：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import max, col

sc = SparkContext()
spark = SparkSession(sc)

df = spark.read.csv("device_data.csv", header=True, inferSchema=True)

latest_devices = df.groupBy("road_id").agg(max("update_time").alias("latest_update_time"))

latest_devices_data = df.join(latest_devices, (col("road_id") == col("latest_devices.road_id")) & (col("update_time") == col("latest_devices.latest_update_time")))

其中，设备数据文件需要放在当前工作目录下，并命名为device_data.csv。