Spark算子

释义

将每个partition内元素进行聚合，然后将每个partition的聚合结果进行combine，得到最终聚合结果。最终结果允许跟原始RDD类型不同

方法签名如下：

def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U = withScope {
  ...
}

• zeroValue: 每个partition的聚合初始值
• seqOp: sequence operation，对partition内数据进行映射，最终1个partition只有1个结果。输入类型为U跟T，输出为U，即每次操作结果要跟zeroValue类型一致
  • 第一次操作时，U为zeroValue（初始值），第一次操作之后输出结果U，作为下一次操作的U
  • 第二次操作及之后操作时，U为前一次操作输出结果，而不再是zeroValue
• combOp: combine operation，对每个partition的结果进行combine操作。输入类型为U跟U，输出为U，即输入类型与输出类型一致。最终结果为：U类型的RDD
  
  

案例

统计所有单词总长度，单词的总个数

object TestAggregate {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("TestAggregate").setMaster("local[1]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val data = Array("hello", "world", "simple", "app", "is", "good", "good", "world")
    val result: (Int, Int) = sc.parallelize(data, 2) // 当前设置为2个partition
      .aggregate((0, 0))( //①
        (v: (Int, Int), str: String) => (v._1 + str.length, v._2 + 1), // ②
        (v1: (Int, Int), v2: (Int, Int)) => (v1._1 + v2._1, v1._2 + v2._2) // ③
      )
    println(result)
  }
}

输出

(34,8)

解释

1. 在每个partition内传入初始值(0, 0)，如①处
2. 之后每个partition内开始进行聚合计算，如②处。每个partition内的单词长度累加，放入结果二元组的第一位；每处理一个单词，结果二元组的第二位加一，即单词个数加一
3. 每个partition的结果二元组再进行汇总操作，如③处。最终形成一个二元组，第一位是所有字母的总长度，第二位是所有单词的总个数