使用Apache Spark SQL的GroupBy和Max函数来筛选数据的解决方法如下：

1. 首先，导入必要的库和模块：

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

2. 创建一个SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("SparkSQLGroupByMax").getOrCreate()

3. 读取数据源文件（例如CSV文件）并创建一个DataFrame：

df = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)

4. 使用GroupBy和Max函数来筛选数据，找到每个group的最大值：

df_grouped = df.groupBy("group").agg(max("value").alias("max_value"))

5. 显示筛选后的结果：

df_grouped.show()

完整的示例代码如下：

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

spark = SparkSession.builder.appName("SparkSQLGroupByMax").getOrCreate()

df = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)

df_grouped = df.groupBy("group").agg(max("value").alias("max_value"))

df_grouped.show()

请确保将"path/to/data.csv"替换为实际的数据源文件路径，并根据实际情况调整列名。