reduceByKey中的加号是什么意思_scala reducebykey 空格加号空格-优快云博客

本文通过具体的示例代码展示了如何使用 Spark 的 reduceByKey 方法来处理键值对数据。介绍了 reduceByKey 在处理字符串连接和数值相加等场景下的应用，并解释了 x 和 y 在键值对中的实际含义。

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做了实验
输入
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Array("x 3y","x y","x y")).map(x=>(x.split(" ")(0),x.split(" ")(1))).reduceByKey((x,y) => x +y).foreach(println)

输出：

(x,3yyy)

可知+是对第二个键值的运算，跟第一个键值对无关。如果第二个键值是字符串，+号是联接操作。如果第二个键值是数字，+ 是求和。

reduceByKey(x,y)中的“x”并不是键值对中的第1位，而是第2位。x+y表示两个具有相同key的value值之间的运算。没错，x与y都是变量的别名而已

val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Array("1","1","2","3")).map(key=>(key,1)).reduceByKey((value1,value2) => value1+value2).foreach(println)

这样写就豁然开朗，并且也是能执行的。

不要以为键值对就两列数据，第二列可以是符合数据类型。如果第二位是数组，写出来是这样的，千万不要以为x,y代表不同维度，它们都是键值对第二位。

val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Array(1,2,2,3)).map(x=>(x,(1,2))).reduceByKey((x,y) =>( x._1+y._1, x._2+y._2)).foreach(println)