一.Scala中的aggregateByKey()函数

1.先看源码：

/**
   * Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
   * This function can return a different result type, U, than the type of the values in this RDD,
   * V. Thus, we need one operation for merging a V into a U and one operation for merging two U's,
   * as in scala.TraversableOnce. The former operation is used for merging values within a
   * partition, and the latter is used for merging values between partitions. To avoid memory
   * allocation, both of these functions are allowed to modify and return their first argument
   * instead of creating a new U.
   */
  def aggregateByKey[U: ClassTag](zeroValue: U, numPartitions: Int)(seqOp: (U, V) => U,
      combOp: (U, U) => U): RDD[(K, U)] = self.withScope {
    aggregateByKey(zeroValue, new HashPartitioner(numPartitions))(seqOp, combOp)
  }

2.翻译：
对每个键进行聚合操作，使用给出的聚合函数和一个中性的“0”。aggregate()()函数能够返回一个不同的值类型—U，而不是RDD中的值类型-V。【注，这里的v指的是key-value形式中的value】因此，我们需要一种操作来合并V(value)作为U，同时需要另一种操作两两合并U（的value）。在scala中，TranversableOnce。第一种操作是用来将同一个分区中的值合并，第二种操作是将不同分区中的值合并。为了避免内存分配，这两种操作均被允许修改，并且返回他们的第一个参数，而非创建一个新的结果类型U。
3.样例1：

scala> val rdd = sc.parallelize(List((1,3),(1,2),(1,4),(2,3),(3,6),(3,8)),3)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24

scala> val rdd1 = rdd.aggregateByKey(0)(math.max(_,_),_+_)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(Int, Int)] = ShuffledRDD[3] at aggregateByKey at <console>:26

scala> rdd1.foreach(println)
(2,3)
(3,8)
(1,7)

样例2：

scala> val pairRDD = sc.parallelize(Array(("cat", 2), ("cat", 5),("mouse", 4), ("dog", 6)),2)
pairRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[4] at parallelize at <console>:24

scala> val resultPair = pairRDD.aggregateByKey(0)(_+_,_+_)
resultPair: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[5] at aggregateByKey at <console>:26

scala> resultPair.foreach(println)
(mouse,4)
(dog,6)
(cat,7)

4.解释：
样例1：
这里有一个rdd，里面存放的是List，而List中存放的是map，即键值对，在这里的键值都是Int型的数字。

  • 分区内的操作是对相同的键的map取max，如果不是相同键，则保留。这里一个有三个分区，恰好每个分区存放两个map。在进行math.max(_,_)操作之后，其实就变成了这个样子：分区1:(1,3)，分区2：（1,4）（2,3）；分区3：（3,8）
  • 再进行第二轮操作—分区间的操作：对不同分区的相同键的值进行合并。然后得到的结果即是：（1,7）（2,3）（3,8）

样例2：