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1、基本释义
groupByKey 顾名思义是“按照 Key 做分组”，但实际上groupByKey算子包含分组和收集两步。具体来说，对于元素类型为（Key，Value）键值对的 Paired RDD，groupByKey 的功能就是对 Key 值相同的元素做分组，然后把相应的 Value 值，以集合的形式收集到一起。换句话说，groupByKey 会把 RDD 的类型，由 RDD[(Key, Value)]转换为 RDD[(Key, Value 集合)]。
分组但不聚合，带上分组后所有的数据直接进行shuffle操作
2、场景举例
有如下文件student_score.txt，是每个学生考试的分数
100 tom
90 lily
100 小明
80 小亮
100 cat统计有哪些学生考了相同的分数
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("agg").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val file: String = "./student_score.txt"
val lineRDD: RDD[String] = sc.textFile(file)
val kvRDD: RDD[(String, String)] = lineRDD.map(line =>line.split(" ")).map(arr =>(arr(0),arr(1)))
val keySetsRDD: RDD[(String, Iterable[String])] = kvRDD.groupByKey()
keySetsRDD.foreach(f =>{
println(f._1,f._2)
})
}输出如下
(80,CompactBuffer(小亮))
(100,CompactBuffer(tom, 小明, cat))
(90,CompactBuffer(lily))1、基本释义
reduceByKey的字面含义是“按照 Key值做聚合”，它的计算逻辑，就是根据聚合函数 f 给出的算法，把 Key 值相同的多个元素，聚合成一个元素。
其实是先分组再聚合的逻辑，与groupByKey相比，会先map端一次聚合运算，减少数据的shuffle操作，然后把聚合后的结果发给reduce端。因为只有一个函数入参，map与reduce阶段只能执行相同的操作
2、场景举例
统计每个分数相同的有多少人
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("agg").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val file: String = "./student_score.txt"
val lineRDD: RDD[String] = sc.textFile(file)
val kvRDD: RDD[(String, String)] = lineRDD.map(line =>line.split(" ")).map(arr =>(arr(0),arr(1)))
val kvRDD2: RDD[(String, Int)] = kvRDD.map(word =>(word._1,1))
val wordCounts: RDD[(String, Int)] = kvRDD2.reduceByKey((x, y) =>x + y)
wordCounts.foreach(f =>{
println(f._1,f._2)
})
}输出如下
(80,1)
(90,1)
(100,3)1、基本释义
aggregateByKey逻辑类似 aggregate，但aggregateByKey针对的是PairRDD，即键值对 RDD，所以返回结果也是 PairRDD，结果形式为：(各个Key, 同样Key对应的Value聚合后的值)
aggregateByKey先将每个partition内元素进行分组计算（map端聚合），然后将每个partition的计算结果进行combine（reduce端聚合），得到最终聚合结果。且最终结果允许跟原始RDD类型不同
分组加聚合，在mapper端会做本地的聚合，然后把聚合后的结果发给reducer，与reduceByKey相比还可以可以分区间的聚合操作，即定义reduce阶段的函数，在reduce结算执行更灵活的操作
方法及入参数如下：
def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, V) =>U,
combOp: (U, U) =>U): RDD[(K, U)] = self.withScope {
aggregateByKey(zeroValue, defaultPartitioner(self))(seqOp, combOp)
}zeroValue: 每个partition的聚合初始值
seqOp: sequence operation，对partition内数据进行映射，最终1个partition只有1个结果。输入类型为U跟V，输出为U，即每次操作结果要跟zeroValue类型一致
第一次操作时，U为zeroValue（初始值），第一次操作之后输出结果U，作为下一次操作的U
第二次操作及之后操作时，U为前一次操作输出结果，而不再是zeroValue
combOp: combine operation，对每个partition的结果进行combine操作。输入类型为U跟U，输出为U，即输入类型与输出类型一致，最终结果为：(K, U)类型的PairRDD
2、场景使用
有如下文件，记录了每个学生的各科成绩，求每个学生成绩的总和
99 tom 语文
100 小明 语文
80 小亮 语文
92 tom 数学
80 小明 数学
89 小亮 数学
99 tom 英语
88 小明 英语
90 小亮 英语利用aggregateByKey两次求和，最终得到每个学生的总成绩。
由于上述的文件可能会存在多个分区之上，seqFunc函数参与分区内的计算，会有学生部分科目的成绩。combFunc参与分区之间的计算，shuffle时触发，所有分区加起来才是所有科目的成绩
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("agg").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val file: String = "./wikiOfSpark.txt"
// 读取文件内容
val lineRDD: RDD[String] = sc.textFile(file)
val kvRDD: RDD[(String, Int)] = lineRDD.map(line =>line.split(" ")).map(arr =>(arr(1), arr(0).toInt))
val kvRDD2: RDD[(String, Int)] = kvRDD.aggregateByKey(zeroValue = 0)((x, y) =>seqFunc(x, y),(x, y) =>combFunc(x, x))
kvRDD2.collect().foreach(f =>{
println(f)
})
}
def seqFunc(a: Int, b: Int): Int = {
a+b
}
def combFunc(a: Int, b: Int): Int = {
a+b
}输出
(tom,290)
(小亮,259)
(小明,268)是aggregateByKey函数的简写形式。
方法及参数def foldByKey(zeroValue: V)(func: (V, V) =>V): RDD[(K, V)]
aggregateByKey例子中的
kvRDD.aggregateByKey(zeroValue = 0)((x, y) =>seqFunc(x, y),(x, y) =>combFunc(x, x))
改写成 kvRDD.foldByKey(0)(_+_)依然正确运行
五、combineByKey1、基本释义
与groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey相比，combineByKey在日常开发工作中我们用的更少一些。combineByKey使用也相对复杂一些，可以处理更为复杂和个性化的需求。许多bykey类的内部也是调用combineByKeyWithClassTag函数完成部分计算操作的
下边是combineByKey的参数定义
def combineByKey[C](
createCombiner: V =>C,
mergeValue: (C, V) =>C,
mergeCombiners: (C, C) =>C
): RDD[(K, C)]可以看到起有三个参数，分别是
createCombiner：对于每个元素（键值对）的key只有两种情况，初次遇到，再次遇到。如果初次遇到执行createCombiner方法，创建Combiner，如果再次遇到同一key，表明已经存在则执行mergeValue，进行value的合并。该函数在格式上是由 V类型 ->C类型的转化
mergeValue：对于已经出现过的key，调用mergeValue来进行聚合操作，对该键的累加器对应的当前值（C类型）与这个新的值（V类型）进行合并，并输出C类型的结果。
mergeCombiners：是针对不同分区而言的，如果同一key出现在了多个分区，就需要使用mergeCombiners方法出马将各个分区的结果（全是C格式）进行一个最终的合并。
createCombiner 和 mergeValue 处理单个分区中数据，属于map端的操作， mergeCombiners是不同分区之间的数据合并，属于reduce端的操作，会触发shuffle计算。因此combineByKey首先通过createCombiner 、mergeValue合并相同的key，减少了对reduce的数据，自然shuffle时对资源的消耗减少，性能提升不言而喻
2、场景使用
1、有如下Tom和Cat两个学生的考试成绩，计算每个人的总分数和科目数量
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("agg").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val scores: Array[(String, Int)] = Array(("Tom", 88), ("Tom", 95), ("Tom", 91), ("Cat", 93), ("Cat", 95), ("Cat", 98), ("Tom", 92))
val input: RDD[(String, Int)] = sc.parallelize(scores, 3);
val combineRDD: RDD[(String,(Int,Int))] = input.combineByKey(
(v: Int) =>(v, 1), //key初次遇到（分数值，1）
(acc: (Int, Int), v: Int) =>(acc._1 + v, acc._2 + 1), //相同key同一个分区（分数值累加，科目数累加）
(acc1: (Int, Int), acc2: (Int, Int)) =>(acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2) //相同key不同分区（分数值累加，科目数累加）
)
combineRDD.foreach(f =>{
println(f)
})
//打印每个人的平均分
combineRDD.map(f =>{
(f._1,f._2._1/f._2._2)
}).foreach(f =>println(f))
}输出如下
//总分及科目数
(Tom,(366,4))
(Cat,(286,3))
//平均分
(Tom,91)
(Cat,95)def combineByKey[C](
createCombiner: V =>C,
mergeValue: (C, V) =>C,
mergeCombiners: (C, C) =>C
): RDD[(K, C)]结合示例代码和函数定义，参数有如下映射关系
（1）createCombiner：V>=C， (v: Int) =>(v, 1)
key初次来没有，key对应的分数做新key，value就记数量1，（key,value）作为C输出
（2）mergeValue：(C, V) =>C，(acc: (Int, Int), v: Int) =>(acc._1 + v, acc._2 + 1)
相同key同一个分区，分数值累加，科目数累加，同样新（key,value）作为C输出
（3）mergeCombiners：(C, C) =>C，(acc1: (Int, Int)，acc2: (Int, Int)) =>(acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)
相同key不同分区分数值累加，科目数累加，同样新（key,value）作为C输出
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