理解 Spark RDD 算子 aggregate

最新推荐文章于 2025-09-20 10:59:10 发布

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#Spark #RDD #aggregate #算子 #combiner

本文深入探讨了Spark RDD的aggregate算子，解释了zeroValue、seqOp和combOp的作用。seqOp函数在每个分区上操作，而combOp用于合并所有分区的结果，实现对RDD数据的全局聚合计算。

理解 Spark RDD 算子 aggregate

def aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)(implicit arg0: ClassTag[U]): U

这个算子一共有两个参数列表，第一个参数列表中传递 zeroValue （第零个值）第二个参数列表中传递两个函数，传入的第一个函数seqOp函数会作用于每个分区,第二个函数combOp函数在第一个函数执行完之后汇总所有分区结果。

举个栗子


def main(args: Array[String]): Unit = {
   
   

    val conf =

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