spark aggregate

nums=[12,23,2,3,2,3,4,23]
sumCount = nums.aggregate(
(0, 0),
(lambda acc, value: (acc[0] + value, acc[1] + 1),(lambda acc1, acc2: (acc1[0] + acc2[0], acc1[1] + acc2[1])))
)
return sumCount[0] / float(sumCount[1])

。与fold() 类似，使用aggregate() 时，需要提供我们期待返回的类型的初始值。然后
通过一个函数把RDD 中的元素合并起来放入累加器。lambda acc, value: (acc[0] + value, acc[1] + 1)

考虑到每个节点是在本地进行累加的，最终，还需要提供第二个函数来将累加器两两合并

(lambda acc1, acc2: (acc1[0] + acc2[0], acc1[1] + acc2[1])))

 

lambda acc, value: (acc[0] + value, acc[1] + 1)中，acc为初始值（0，0），value为nums中的元素值。