spark之combineByKey

combineByKey

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C): RDD[(K, C)]

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, numPartitions: Int): RDD[(K, C)]

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, partitioner: Partitioner, mapSideCombine: Boolean = true, serializer: Serializer = null): RDD[(K, C)]

其中的参数：

createCombiner：组合器函数，用于将V类型转换成C类型，输入参数为RDD[K,V]中的V,输出为C

mergeValue：合并值函数，将一个C类型和一个V类型值合并成一个C类型，输入参数为(C,V)，输出为C

mergeCombiners：合并组合器函数，用于将两个C类型值合并成一个C类型，输入参数为(C,C)，输出为C

numPartitions：结果RDD分区数，默认保持原有的分区数

partitioner：分区函数,默认为HashPartitioner

mapSideCombine：是否需要在Map端进行combine操作，类似于MapReduce中的combine，默认为true

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举例理解：

假设我们要将一堆的各类水果给榨果汁，并且要求果汁只能是纯的，不能有其他品种的水果。那么我们需要一下几步：

1 定义我们需要什么样的果汁。

2 定义一个榨果汁机，即给定水果，就能给出我们定义的果汁。--相当于hadoop中的local combiner

3 定义一个果汁混合器，即能将相同类型的水果果汁给混合起来。--相当于全局进行combiner

那么对比上述三步，combineByKey的三个函数也就是这三个功能

1 createCombiner就是定义了v如何转换为c

2 mergeValue 就是定义了如何给定一个V将其与原来的C合并成新的C

3 就是定义了如何将相同key下的C给合并成一个C

var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",1),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))

rdd1.combineByKey(
(v : Int) => List(v),　　　　　　　　　　　　　--将1 转换成 list(1)
(c : List[Int], v : Int) => v :: c,　　　　　　　--将list(1)和2进行组合从而转换成list(1,2)
(c1 : List[Int], c2 : List[Int]) => c1 ::: c2　　--将全局相同的key的value进行组合
).collect
res65: Array[(String, List[Int])] = Array((A,List(2, 1)), (B,List(2, 1)), (C,List(1)))