讲明白combineByKey()算子，不是谈源码

简单介绍

 combineByKey()是最通用的对key-value型rdd进行聚集操作的聚集函数（aggregation function）。类似于aggregate()，combineByKey()允许用户返回值的类型与输入不一致。

其定义如下，我们可以根据这个形式来分别定义createCombiner、mergeValue和mergeCombiners三个函数：

def combineByKey[C](
　　createCombiner: V => C, ##A
　　mergeValue: (C, V) => C, ##B
　　mergeCombiners: (C, C) => C,##C 
　　partitioner: Partitioner, 　　
　　mapSideCombine: Boolean = true,
　　serializer: Serializer = null

)

自定义combineByKey

以实现一个计算平均值的功能为例来分别说明createCombiner、mergeValue和mergeCombiners三个函数的作用和定义方法。

##A createCombiner(value)

createCombiner: V => C ，这个函数把当前rdd中的值（value）作为参数，此时我们可以对其做些附加操作(类型转换)并把它返回 (这一步类似于初始化操作，分区内操作)

def createCombiner(value):

　　 (value, 1)

##B mergeValue(acc, value)

 mergeValue: (C, V) => C，该函数把元素V合并到之前的元素C(createCombiner)上 (每个分区内合并)

def mergeValue(acc, value):
# 注意，这里的acc即为createCombiner产生的C。
# 这里，用acc[0]表明为acc这个元组中的第一个元素，在scala中acc._1表示
　　(acc[0]+value, acc[1]+1)
###C   mergeCombiners: (acc1, acc2)

 mergeCombiners: (C, C) => C，该函数把2个元素C合并 (此函数作用范围在rdd的不同分区间内，跨分区合并)

def mergeCombiners(acc1, acc2):

# 注意，到这一步，表明这个rdd的每条数据都已经被###A和###B捕获匹配完毕

　　 (acc1[0]+acc2[0], acc1[1]+acc2[1])

 

 

案例：

 

 

 

 如图，有两个分区，key-value（类别-数量）形式也清楚，我们想知道coffee的平均数量和panda的平均数量。以scala形式写法如下：

val init_data = Array(("coffee", 1), ("coffee", 2), ("panda", 3), ("coffee", 9))
val data = sc.parallelize(init_data) # 两个分区
type MVType = (Int, Int) //定义一个元组类型
data.combineByKey(
　　　score => (1, score), # createCombiner函数
　　　(c: MVType, newScore) => (c._1 + 1, c._2 + newScore), # mergeValue函数
　　　(c1: MVType, c2: MVType) => (c1._1 + c2._1, c1._2 + c2._2) # mergeCombiners函数
).map { case (key, value) => (key, value._2/ value._1) }.map(println(_))

 

 

 

 

 

 

 

 

分析：

Partition 1 trace：
(coffee, 1) => new key
accumulators[coffee] = createCombiner(1)
得到：(coffee, (1, 1))
(coffee, 2) => existing key
accumulators[coffee] = mergeValue(accumulators[coffee], 2)
得到：(coffee, (2, 3))
显然(panda, 3) => new key，调用createCombiner方法。
得到：(panda, (1, 3))

Partition 2 trace：
(coffee, 9) => new key
accumulators[coffee] = createCombiner(9)
得到：(coffee, (1, 9))

接下来，mergeCombiners来合并分区：

Merge Partitions：
mergeCombiners(partition1.accumulators[coffee], partition2.accumulators[coffee])
得到：(coffee, (3,12))

 

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