Python 在pyspark中使用嵌套元素从RDD获取平面RDD

我在Pyspark中有两个RDD，其中包含如下嵌套元素：

a=sc.parallelize（（（1,2），3，（4，（6,7，（8,9，（11,10）），5,12）））
b=sc.并行化（1,2，（3,4））

嵌套可以有任何深度

我想合并它们，然后找到任意深度的最大元素，所以我尝试将其转换为RDD，而不使用这样的嵌套值（1,2,3,4,6,7,8,9,11,10,5,12,1,2,3,4），并使用其中任何一个（map，reduce，filter，flatmap，lamda函数）获得最大值。谁能告诉我如何变换或获得最大元素

我提出了一个解决方案，但它只适用于两个深度级别，如

a = sc.parallelize(( (1,2), 3,(4,5)))
b = sc.parallelize((2,(4,6,7),8))

def maxReduce(tup):
    return int(functools.reduce(lambda a,b : a if a>b else b, tup))

maxFunc = lambda x: maxReduce(x) if type(x) == tuple else x

a.union(b).map(lambda x: maxFunc(x)).reduce(lambda a,b : a if a>b else b)

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上面的代码只适用于深度2，我需要在任何给定的深度下使用它

听起来是递归函数的一个很好的用例：

from collections import Iterable

a = sc.parallelize(((1, 2), 3, (4, (6, 7, (8, 9, (11), 10)), 5, 12)))
b = sc.parallelize((1, 2, (3, 4)))

def maxIterOrNum(ele):
    """
    this method finds the maximum value in an iterable otherwise return the value itself
    :param ele: An iterable of numeric values or a numeric value
    :return: a numeric value
    """
    res = -float('inf')
    if isinstance(ele, Iterable):
        for x in ele:
            res = max(res, maxIterOrNum(x))
        return res
    else:
        return ele

a.union(b).reduce(lambda x, y: max(maxIterOrNum(x), maxIterOrNum(y)))