对spark算子aggregateByKey的理解

案例

aggregateByKey算子其实相当于是针对不同“key”数据做一个map+reduce规约的操作。

举一个简单的在生产环境中的一段代码
有一些整理好的日志字段，经过处理得到了RDD类型为(String,(String,String))的List格式结果，其中各个String代表的是：(用户名,(访问时间,访问页面url))
同一个用户可能在不同的时间访问了不同或相同的页面，为了合并同一个用户的访问行为，写了下面这段代码，用到aggregateByKey。

val data = sc.parallelize(
List(
("13909029812",("20170507","http://www.baidu.com")),("18089376778",("20170401","http://www.google.com")),("18089376778",("20170508","http://www.taobao.com")),("13909029812",("20170507","http://www.51cto.com"))
)
)
        data.aggregateByKey(scala.collection.mutable.Set[(String, String)](), 200)((set, item) => {
          set += item
        }, (set1, set2) => set1 union set2).mapValues(x => x.toIterable).collect

结果：

res12: Array[(String, Iterable[(String, String)])] = Array((18089376778,Set((20170401,http://www.google.com), (20170508,http://www.taobao.com))), (13909029812,Set((20170507,http://www.51cto.com), (20170507,http://www.baidu.com))))

分解分析：##

aggregateByKey(参数1)(参数2，参数3)

过程：对于data的某个key，参数1为初始化值，在参数2的函数中，初始值和该key的每一个value传入函数进行操作，所有返回的结果在参数3中进行规约。

• 参数1

  scala.collection.mutable.Set[(String, String)]()

new 了一个空的set集合，做为初始值

• 参数2
  (set, item) => {
  set += item
  }
  一个类似于map的映射函数，将该key的每一个value（在本案例之是(访问时间，访问url)）作为item，将其放入set中并返回。
  可知某个key的所有value都会返回一个含有该value的set

• 参数3
  (set1, set2) => set1 union set2
  该key的所有value得到的set进行union规约。并返回

最终结果：得到了每一个用户在所有时间的访问url的行为信息。