Spark操作之aggregate、aggregateByKey详解

1. aggregate函数

将每个分区里面的元素进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zerovalue)进行combine操作。这个函数最终返回的类型不需要和rdd中元素类型一致。

seqop操作会聚合各分区中的元素，然后combop操作把所有分区的聚合结果再次聚合，两个操作的初始值都是zerovalue.   seqop的操作是遍历分区中的所有元素(t)，第一个t跟zerovalue做操作，结果再作为与第二个t做操作的zerovalue，直到遍历完整个分区。combop操作是把各分区聚合的结果，再聚合。aggregate函数返回一个跟rdd不同类型的值。因此，需要一个操作seqop来把分区中的元素t合并成一个u，另外一个操作combop把所有u聚合。

例子程序：

scala> val rdd = list(1,2,3,4,5,6,7,8,9)
rdd: list[int] = list(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
scala> rdd.par.aggregate((0,0))(
(acc,number) => (acc._1 + number, acc._2 + 1),
(par1,par2) => (par1._1 + par2._1, par1._2 + par2._2)
)
res0: (int, int) = (45,9)

scala> res0._1 / res0._2
res1: int = 5

过程大概这样：

首先，初始值是(0,0)，这个值在后面2步会用到。
然后，(acc,number) => (acc._1 + number, acc._2 + 1)，number即是函数定义中的t，这里即是list中的元素。所以acc._1 + number,acc._2 + 1的过程如下。

1.  0+1,  0+1
2.  1+2,  1+1
3.  3+3,  2+1
4.  6+4,  3+1
5.  10+5,  4+1
6.  15+6,  5+1
7.  21+7,  6+1
8.  28+8,  7+1
9.  36+9,  8+1

结果即是(45,9)。这里演示的是单线程计算过程，实际spark执行中是分布式计算，可能会把list分成多个分区，假如3个，p1(1,2,3,4)，p2(5,6,7,8)，p3(9)，经过计算各分区的的结果（10,4）,（26,4）,（9,1），这样，执行(par1,par2) =>(par1._1 + par2._1, par1._2 + par2._2)就是（10+26+9,4+4+1）即(45,9),再求平均值就简单了。

2. aggregatebykey函数：

对pairrdd中相同的key值进行聚合操作，在聚合过程中同样使用了一个中立的初始值。和aggregate函数类似，aggregatebykey返回值的类型不需要和rdd中value的类型一致。因为aggregatebykey是对相同key中的值进行聚合操作，所以aggregatebykey'函数最终返回的类型还是pairrdd，对应的结果是key和聚合后的值，而aggregate函数直接返回的是非rdd的结果。

例子程序：

import org.apache.spark.sparkconf
import org.apache.spark.sparkcontext

object aggregatebykeyop {
 def main(args:array[string]){
   val sparkconf: sparkconf = new sparkconf().setappname("aggregatebykey").setmaster("local")
  val sc: sparkcontext = new sparkcontext(sparkconf)
   
   val data=list((1,3),(1,2),(1,4),(2,3))
   val rdd=sc.parallelize(data, 2)
   
   //合并不同partition中的值，a，b得数据类型为zerovalue的数据类型
   def combop(a:string,b:string):string={
    println("combop: "+a+"\t"+b)
    a+b
   }
   //合并在同一个partition中的值，a的数据类型为zerovalue的数据类型，b的数据类型为原value的数据类型
   def seqop(a:string,b:int):string={
    println("seqop:"+a+"\t"+b)
    a+b
   }
   rdd.foreach(println)
   //zerovalue:中立值,定义返回value的类型，并参与运算
   //seqop:用来在同一个partition中合并值
   //combop:用来在不同partiton中合并值
   val aggregatebykeyrdd=rdd.aggregatebykey("100")(seqop, combop)
   sc.stop()
 }
}

运行结果：

将数据拆分成两个分区

//分区一数据
(1,3)
(1,2)
//分区二数据
(1,4)
(2,3)

//分区一相同key的数据进行合并
seq: 100     3   //(1,3)开始和中立值进行合并  合并结果为 1003
seq: 1003     2   //(1,2)再次合并 结果为 10032

//分区二相同key的数据进行合并
seq: 100     4  //(1,4) 开始和中立值进行合并 1004
seq: 100     3  //(2,3) 开始和中立值进行合并 1003

将两个分区的结果进行合并
//key为2的，只在一个分区存在，不需要合并 (2,1003)
(2,1003)

//key为1的, 在两个分区存在，并且数据类型一致，合并
comb: 10032     1004
(1,100321004)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。