spark 算子combineByKey 详解

_独钓寒江雪

于 2017-10-05 12:22:57 发布

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分类专栏： spark 文章标签： spark 算子 combine ByKey

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本文详细探讨了Spark的重要算子combineByKey，它作为reduceByKey和groupByKey等键值对操作的基础。通过介绍createCombine、mergeValue和mergeCombiners三个阶段的聚合逻辑，阐述了其工作原理。配合测试样例，帮助理解如何在分区内部和之间进行数据聚合，特别强调了createCombine对每个分区中每个key的第一个value的预处理作用。

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combineByKey 作为spark 的核心算子之一，有必要详细了解。reduceByKey 和groupByKey 等健值对算子底层都实现该算子。(1.6.0版更新为combineByKeyWithClassTag)

combineByKey 源码定义：

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: