spark中算子详解：aggregateByKey

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

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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

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最后结果就是：

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