一。基本介绍

rdd.aggregateByKey(3, seqFunc, combFunc) 其中第一个函数是初始值

3代表每次分完组之后的每个组的初始值。

seqFunc代表combine的聚合逻辑

每一个mapTask的结果的聚合成为combine

combFunc reduce端大聚合的逻辑

ps:aggregateByKey默认分组

二。代码

from pyspark import SparkConf,SparkContextfrom __builtin__ import strconf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("AggregateByKey")sc = SparkContext(conf = conf)rdd = sc.parallelize([(1,1),(1,2),(2,1),(2,3),(2,4),(1,7)],2)def f(index,items):    print "partitionId:%d" %index    for val in items:        print val    return items    rdd.mapPartitionsWithIndex(f, False).count()def seqFunc(a,b):    print "seqFunc:%s,%s" %(a,b)    return max(a,b) #取最大值def combFunc(a,b):    print "combFunc:%s,%s" %(a ,b)    return a + b #累加起来'''    aggregateByKey这个算子内部肯定有分组'''aggregateRDD = rdd.aggregateByKey(3, seqFunc, combFunc)rest = aggregateRDD.collectAsMap()for k,v in rest.items():    print k,vsc.stop()

 

三。详细逻辑

PS：

seqFunc函数 combine篇。

3是每个分组的最大值，所以把3传进来，在combine函数中也就是seqFunc中第一次调用 3代表a,b即1,max(a,b)即3 第二次再调用则max(3.1)中的最大值3即输入值，2即b值 所以结果则为(1,3)

底下类似。combine函数调用的次数与分组内的数据个数一致。

 

combFunc函数 reduce聚合

在reduce端大聚合，拉完数据后也是先分组，然后再调用combFunc函数

四。结果

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