Scala 学习之 aggregate函数

最新推荐文章于 2024-09-29 17:51:56 发布

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本文介绍了如何使用Spark的aggregate函数来计算数据集的平均值。通过一个具体的例子展示了如何通过自定义的累加器和合并函数来实现这一目标，从而避免了fold和reduce函数对于返回值类型与输入RDD类型相同的限制。

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fold和reduce都要求函数的返回值类型需要和我们所操作的RDD类型相同，但是我们有时确实需要一个不同类型的返回值。eg:

在计算平均值时，需要记录便利过程中的计数以及元素的数量，这就需要我们返回一个二元组。可以先对数据使用map操作，来把元素转移为改元素和1的二元组，也就是我们希望的返回类型。这样reduce就可以以二元组的形式进行归约。

aggregate函数把我们从返回值类型必须与输入RDD类型相同的限制中解脱出来。与fold相似，使用aggregate时，需要我们期待返回的类型的初始值，然后通过一个函数吧RDD中的元素合并起来放入累加器。考虑到每个节点是在本地进行累加的，最终还需要提供第二个函数来将累加器两两合并。eg：

1 val z = sc. parallelize ( List (1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6) , 2)
2 val result = z.aggregate((0,0))(//初始值
3   (acc,value)=>(acc._1+value,acc._2+1),//累加器 （元组累加元组结果，RDD单个元素值）=>（元组累加结果＋RDD单个元素，元组累加计数＋1）
4   (acc1,acc2)=>(acc1._1+acc2._1,acc1._2+acc2._2)//combine 合并函数 合并元组累加结果
5 )
6 val avg = result._1/result._2.toDouble