还是昨天的Spark数据分析的问题，求代码，有帮助的可以再加C币

Question

现在我有一组数据，第一列是入站口到出站口（OD），第二列是刷卡的卡号，第三列是出行总时间。
现在我想研究在相同的OD下，出行时长的分布，并从中筛选出出行时长异常的卡号，默认出行时长超过该OD最短出行时长2倍为异常。

Answer 1

 from __future__ import print_function

import sys

from pyspark.sql import SparkSession

def min(a,b):
    return a if a < b else b


if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 2:
        print("Usage:  odcount <file>", file=sys.stderr)
        exit(-1)

    spark = SparkSession\
        .builder\
        .appName("PythonODCount")\
        .getOrCreate()

    lines = spark.read.text(sys.argv[1]).rdd.map(lambda r: r[0])
    lines = lines.filter( lambda line: len(line.strip()) > 0 )
    mintimes = lines.flatMap(lambda x: [x[1:-1]]) \
                  .map( lambda x: (x.split(',')[0], int(x.split(',')[2])) ) \
                  .reduceByKey(min)
    mintime_list = mintimes.collect()
    mintime_map = {}
    print("min time:")
    for (od, mintime) in mintime_list:
        mintime_map[od] = mintime
        print("%s: %i" % (od.encode('utf-8'), mintime))

    largelines = lines.flatMap(lambda x: [x[1:-1]]) \
                  .filter( lambda x: int(x.split(',')[2]) > 2 * mintime_map.get(x.split(',')[0]) )

    print("large time line:")
    for line in largelines.collect():
        print("%s" % line.encode('utf-8'))

    spark.stop()