Spark算子篇 --Spark算子之combineByKey详解

一。概念

rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s$%s" %(a,b))
三个参数（都是函数）
第一个参数：给定一个初始值，用函数生成初始值。
第二个参数：combinbe聚合逻辑。
第三个参数：reduce端聚合逻辑。

二。代码

from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.context import SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("CombineByKey")
sc = SparkContext(conf = conf)
rdd = sc.parallelize([("A",1),("B",2),("B",3),("B",4),("B",5),("C",1),("A",2)], 2)
def f(index,items):
    print "partitionId:%d" %index
    for val in items:
        print val
    return items
rdd.mapPartitionsWithIndex(f).count()

combinerRDD = rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s$%s" %(a,b))
combinerRDD.foreach(p)
groupByKeyRDD.foreach(p)

sc.stop()

三。解释

第一个函数作用于每一个组的第一个元素上，将其变为初始值

第二个函数：一开始a是初始值，b是分组内的元素值，比如A[1_],因为没有b值所以不能调用combine函数，第二组因为函数内元素值是[2_,3]调用combine函数后为2_@3，以此类推

第三个函数：reduce端大聚合，把相同的key的数据拉取到一个节点上，然后分组。

 

四。结果

 五。拓展

1.用combinebykey实现groupbykey的逻辑

1.1 combinebykey的三个参数

第一个应该返回一个列表，初始值

第二个函数中的a依赖于第一个函数的返回值

第三个函数的a,b依赖于第二个函数的返回值

1.2 解释：

 

1.3 代码：

def mergeValue(list1,b):
    list1.append(b)
    return list1
   
def mergeCombiners(list1,list2):
    list1.extend(list2)
    return list1
   
groupByKeyRDD = rdd.combineByKey(lambda a:[a],mergeValue,mergeCombiners)

 

1.4结果

 

2.使用combineBykey把相同的key和对应的逻辑相加起来

代码：

reduceByKeyRDD = rdd.combineByKey(lambda a:a,lambda a,b:a+b,lambda a,b:a+b)

结果：

 

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