spark中算子详解：aggregateByKey

ゝ一世哀愁。 2022-03-30 03:22 448阅读 0赞

[https://blog.csdn.net/jiaotongqu6470/article/details/78457966][https_blog.csdn.net_jiaotongqu6470_article_details_78457966]

通过scala集合以并行化方式创建一个RDD

> scala> val pairRdd = sc.parallelize(List(("cat",2),("cat",5),("mouse",4),("cat",12),("dog",12),("mouse",2)),2)

pairRdd 这个RDD有两个区，一个区中存放的是：

> ("cat",2),("cat",5),("mouse",4)

另一个分区中存放的是：

> ("cat",12),("dog",12),("mouse",2)

然后，执行下面的语句

> scala > pairRdd.aggregateByKey(100)(math.max(\_ , \_),  \_ + \_ ).collect

结果：

> res0: Array\[(String,Int)\] = Array((dog,100),(cat,200),(mouse,200)

下面是以上语句执行的原理详解：

aggregateByKey的意思是：按照key进行聚合

**第一步：将每个分区内key相同数据放到一起**

分区一

> ("cat",(2,5)),("mouse",4)

分区二

> ("cat",12),("dog",12),("mouse",2)

**第二步：局部求最大值**

对每个分区应用传入的第一个函数，math.max(\_ , \_)，这个函数的功能是求每个分区中每个key的最大值

这个时候要特别注意，aggregateByKe(100)(math.max(\_ , \_),\_+\_)里面的那个100，其实是个初始值

在分区一中求最大值的时候,100会被加到每个key的值中，这个时候每个分区就会变成下面的样子

分区一

> ("cat",(2,5，100)),("mouse",(4，100))

然后求最大值后变成：

> ("cat",100), ("mouse",100)

分区二

> ("cat",(12,100)),("dog",(12.100)),("mouse",(2,100))

求最大值后变成：

> ("cat",100),("dog",100),("mouse",100)

**第三步：整体聚合**

将上一步的结果进一步的合成，这个时候100不会再参与进来

最后结果就是：

> (dog,100),(cat,200),(mouse,200)  
>

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