详解Spark核心算子 : aggregateByKey和combineByKey

最新推荐文章于 2025-06-11 20:00:56 发布

蜜叶

最新推荐文章于 2025-06-11 20:00:56 发布

阅读量2.4k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： Spark scala 文章标签： scala spark 算子 RDD 函数

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/f_n_c_k/article/details/88718262

本文详细介绍了Spark中的aggregateByKey和combineByKey算子，包括zeroValue、seqOp和combOp的使用。aggregateByKey允许指定分区器和初始值，seqOp在每个分区内部操作，而combOp用于合并不同分区的key。通过累加器的概念，解释了这两个算子如何处理相同key的数据，强调了在不同场景中的应用和区别。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

详解Spark核心算子 : aggregateByKey和combineByKey

aggregateByKey

aggregateByKey有三种声明


def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U, partitioner: Partitioner)
　　　　(seqOp: (U, V) => U, combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)]
def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U, numPartitions: Int)
　　　　(seqOp: (U, V) => U, combOp: (U, U) => U): RDD[(K