Spark聚合操作：combineByKey()

Spark中对键值对RDD(pairRDD)基于键的聚合函数中，都是通过combineByKey()实现的。

它可以让用户返回与输入数据类型不同的返回值（可以自己配置返回的参数，返回的类型）

首先理解：combineByKey是一个聚合函数，实际使用场景比如,对2个同学的3门考试科目成绩，分别求出他们的平均值。

（也就是对3门考试成绩进行聚合，用一个平均数来表示）

combineByKey是通过3个内部函数来解决这个问题的：

具体处理过程为：遍历分区中的所有元素，因此每一个元素的键要么没有遇到过，要么就和之前的键相等。

它的参数形式为：combineByKey(1.createCombiner,2.mergeValue,3.mergeCombiners,4.partioner)

比如，我有一个数组{1,2,1,2,4}

具体流程为：第一次遇到1，调用createCombiner()函数。

2.第一次遇到2，调用createCombiner()函数。

3.第二次遇到1，调用mergeValue()函数。

4.第二次遇到2，调用mergeValue()函数。

5.第一次遇到4，调用mergeValue()函数。

接下来解释每一个函数的作用

1.createCombiner():在遍历过程中，遇到新的键，就会调用createCombiner()函数。这个过程会发生在每一个分区内，因为RDD中有不同的分区，也就有同一个键调用多次createCombiner的情况。

2.mergeValue() 遇到已经重复的键，调用mergeValue()函数。

3.mergeCombiners() 如果有2个或者更多的分区，会把分区的结果合并。

4.pationer  分区函数（）

举例：

准备数据：

val scores =sc.parallelize(Array(
("jack",89.0),
("jack",82.0),
("jack",92.0),
("tom",88.0),
("tom",89.0),
("tom",98.0)
))

　　数据为jack和tom的3门科目成绩，要对jack和tom的平均成绩进行输出。

1.遍历过程中，统计课程的数目，同时计算总分。

val score2=scores.combineByKey(x =>(1,x) ,
(c1:(Int,Double),newScore)=>(c1._1+1,c1._2+newScore),
(c1:(Int,Double),c2:(Int,Double))=>(c1._1+c2._1,c1._2+c2._2))

详解：

x =>(1,x)   将scores的value转化为(1,value)的格式

(c1:(Int,Double),newScore)=>(c1._1+1,c1._2+newScore)  遇到重复的key：我们对value的处理过程为：

之前计算的结果定义为newScore,对c1:(c1._1,c2._2)处理过程为：(c1._1+1,c2._2+newScore)  

实际意义为：再次遍历到jack时，我们将科目数量+1，将统计的总分再加上遍历到的分数。

(c1:(Int,Double),c2:(Int,Double))=>(c1._1+c2._1,c1._2+c2._2)) 对2个不同的分区c1,c2（这2个分区，他的键相同，都是Jack）

最后我们将不同分区的结果相加。

比如我们还有另一个分区("jack",45) 代表c2。我们要将Jack的科目数+1，总分+45. 获得最终结果

统计得到的结果：得到姓名：科目+总分

scala> score2.foreach(println)
(tom,(3,275.0))
(jack,(3,263.0))

　　

2.求平均值：

val average=score2.map{case(name, (num,score) )=>(name,score/num) }
结果： average.foreach(println)
(tom,91.66666666666667)
(jack,87.66666666666667)