spark RDD的 aggregateByKey 方法详解

一、aggregateByKey的用法

在 spark RDD 中，我们经常需要根据某个 key 对数据进行聚合（aggregate）。为了方便起见，spark 提供了 aggregateByKey 方法：按照 key 进行局部聚合，并行地将不同分区的数据合并（combine）成一个结果。aggregateByKey 方法的用法如下：

def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, V) => U, combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)]

其中，

• zeroValue 是初始值，即 U 类型的初始值；
• seqOp 是合并同一个 key 中的值的方法；
• combOp 是把不同分区的数据进行合并的方法，合并后返回 U 类型的值。

具体实现细节可以参考代码示例。

二、aggregateByKey 应用场景

aggregateByKey 方法在很多场景下都可以用到，一个典型的应用场景是需要对 key 进行局部聚合，再对不同分区的数据进行合并。

比如，当我们需要计算一个数组中每个数字出现的次数时，可以使用 aggregateByKey 方法。首先，将数组拆分成多个分区，然后在每个分区内对相同的数字进行计数，最后再将每个分区的结果进行合并。

三、aggregateByKey函数例子

以下代码示例为计算一个数组中每个数字出现的次数：

val data = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val rdd = sc.parallelize(data, 3)
val pairs = rdd.map(x => (x, 1))
val result = pairs.aggregateByKey(0)((x, y) => x + y, (x, y) => x + y)
result.foreach(println)

代码中，首先使用 parallelize 方法创建 RDD，然后每个元素转换成对应的 (key, value) 对（即数字和出现次数），最后通过 aggregateByKey 方法对每个数字分别进行计数。最终，我们得到了每个数字出现次数的统计结果。

四、aggregateByKey函数什么作用

aggregateByKey 方法的作用就是根据 key 进行局部聚合，并行地将不同分区的数据合并成一个结果。在很多场景下都可以用到。

五、aggregateByKey和reduceByKey区别

在 spark RDD 中，reduceByKey 和 aggregateByKey 都可以根据 key 进行局部聚合。它们的区别在于：

• reduceByKey 的 seqOp 方法和 combOp 方法相同，因此只能用于计算满足结合律的运算。
• aggregateByKey 的 seqOp 方法和 combOp 方法可以不同，因此更灵活，可以用于更多的运算。

比如，在上述例子中，如果我们使用 reduceByKey 方法进行计数，那么代码将如下所示：

val result = pairs.reduceByKey(_ + _)
result.foreach(println)

在这个例子中，reduceByKey 和 aggregateByKey 的作用是一样的，使用 reduceByKey 更简单。