Spark aggregateByKey函数

aggregateByKey与aggregate类似，都是进行两次聚合，不同的是后者只对分区有效，前者对分区中key进一步细分

def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U, partitioner: Partitioner)

　　　　(seqOp: (U, V) => U, combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)]

def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U, numPartitions: Int)

　　　　(seqOp: (U, V) => U, combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)]

def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U)

　　　　(seqOp: (U, V) => U, combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)]

//数据被分为两个分区
//分区1：(1,3),(1,2)
//分区2：(1, 4),(2,3),(2,4)
scala> var data = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(1, 4),(2,3),(2,4)),2)
data: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[7] at parallelize at <console>:24

//每个分区中按key聚合
scala> def InnerCom(a:Int, b:Int) : Int ={
     | println("InnerCom: " + a + " ：" + b)
     | math.max(a,b)
     | }
InnerCom: (a: Int, b: Int)Int

//分区间的聚合
scala> def PartitionCom(a:Int, b:Int) : Int ={
     | println("PartitionCom: " + a + " ：" + b)
     | a + b
     | }
PartitionCom: (a: Int, b: Int)Int

//第一个分区中只有一个key，两个元素
//聚合后结果为(1,3)
//第二个分区中两个key，1、2
//聚合后结果为(1,4)、(2,3)
//二次聚合后结果为(1,7)(2,4)
scala> data.aggregateByKey(2)(InnerCom, PartitionCom).collect
InnerCom: 2 ：3
InnerCom: 3 ：2
InnerCom: 2 ：4
InnerCom: 2 ：3
InnerCom: 3 ：4
PartitionCom: 3 ：4
res: Array[(Int, Int)] = Array((2,4), (1,7))