一。概念

rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s$%s" %(a,b))
三個參數（都是函數）
第一個參數：給定一個初始值，用函數生成初始值。
第二個參數：combinbe聚合邏輯。
第三個參數：reduce端聚合邏輯。

二。代碼

from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.context import SparkContext conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("CombineByKey") sc = SparkContext(conf = conf) rdd = sc.parallelize([("A",1),("B",2),("B",3),("B",4),("B",5),("C",1),("A",2)], 2) def f(index,items):print "partitionId:%d" %indexfor val in items:print valreturn items rdd.mapPartitionsWithIndex(f).count()combinerRDD = rdd.combineByKey(lambda x:"%d_" %x, lambda a,b:"%s@%s" %(a,b), lambda a,b:"%s$%s" %(a,b)) combinerRDD.foreach(p) groupByKeyRDD.foreach(p)sc.stop()

三。解釋

第一個函數作用于每一個組的第一個元素上，將其變為初始值

第二個函數：一開始a是初始值，b是分組內的元素值，比如A[1_],因為沒有b值所以不能調用combine函數，第二組因為函數內元素值是[2_,3]調用combine函數后為2_@3，以此類推

第三個函數：reduce端大聚合，把相同的key的數據拉取到一個節點上，然后分組。

?

四。結果

?五。拓展

1.用combinebykey實現groupbykey的邏輯

1.1 combinebykey的三個參數

第一個應該返回一個列表，初始值

第二個函數中的a依賴于第一個函數的返回值

第三個函數的a,b依賴于第二個函數的返回值

1.2 解釋：

?

1.3 代碼：

def mergeValue(list1,b):list1.append(b)return list1def mergeCombiners(list1,list2):list1.extend(list2)return list1groupByKeyRDD = rdd.combineByKey(lambda a:[a],mergeValue,mergeCombiners)

?

1.4結果

?

2.使用combineBykey把相同的key和對應的邏輯相加起來

代碼：

reduceByKeyRDD = rdd.combineByKey(lambda a:a,lambda a,b:a+b,lambda a,b:a+b)

結果：

?

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總結

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