Spark算子之combineByKey
学习combineByKey算子的时候，对它的3个参数很是疑惑。经过一番实际练习，算是基本弄明白了，因此记录一下。
combineByKey是针对不同partition进行操作的。它的第一个参数用于数据初始化（后面着重讲），第二个是针对一个partition的combine操作函数，第三个是在所有partition都combine完毕后，针对所有临时结果进行combine操作的函数。
关于数据初始化
之前有人说，初始化是对每个数据进行操作，这其实是错误的。应该是针对每个partition中，每个key下的第一个数据进行操作。这句话怎么理解呢？看代码：
val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,2,3,3,3,3,4,4,4,4,4), 2)
val rdd2 = rdd1.map((_, 1))
val rdd3 = rdd2.combineByKey(-_, (x:Int, y:Int) => x + y,
(x:Int, y:Int) => x + y)
rdd2.collect
rdd3.collect以上代码的输出如下：
Array((1,1), (2,1), (2,1), (3,1), (3,1), (3,1), (3,1), (4,1), (4,1), (4,1), (4,1), (4,1))
Array((4,3), (2,0), (1,-1), (3,0))
在上述代码中，(1,1), (2,1), (2,1), (3,1), (3,1), (3,1) 被划分到第一个partition，(3,1), (4,1), (4,1), (4,1), (4,1), (4,1) 被划分到第二个。于是有如下操作：
(1, 1)：由于只有1个，所以在值取负的情况下，自然输出(1, -1)
(2, 1)：由于有2个，第一个取负，第二个不变，因此combine后为(2, 0)
(3, 1)：partition1中有3个，参照上述规则，combine后为(3, 1)，partition2中有1个，因此combine后为(3, -1)。在第二次combine时，不会有初始化操作，因此直接相加，结果为(3, 0)
(4, 1)：过程同上，结果为(4, 3)
由此可以看出combineByKey算子的初始化执行流程，即只在partition的combine阶段有效，且仅对每个key下的第一个元素进行操作。