Spark中的combineByKey详细剖析

Spark中的combineByKey是对于键值对RDD(K,V)的一个高阶函数,它可以通过自定义的一些函数来对每个key的value部分进行聚合操作。在Spark中，这个函数的使用非常广泛，特别是在实现一些MapReduce操作时，几乎是必不可少的。本文将从多个方面对其进行详细探究和解析。

一、combineByKey的基本介绍

combineByKey的基本功能是根据RDD中的每个Key进行聚合操作，获取到最终的一组Key-Value聚合结果，通常结合groupByKey使用以获取更好的性能。使用该操作需要提供三个类型相同的函数: createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, 具体对应下文代码实现部分中的三个函数craeteCombinerFunc, mergeValueFunc, mergeCombinersFunc:

def combineByKey[C](createCombiner: V => C,
                     mergeValue: (C, V) => C,
                     mergeCombiners: (C, C) => C): RDD[(K, C)]

二、createCombiner: 将Value转换成不同类型的新Value

这个函数的作用就是用来生成聚合操作的初始值或状态。在分区内对每个Key的第一个元素调用一次createCombiner函数，将value值转换为不同类型（C类型）的新val值。例如，将文本中的每个单词映射到一个计数器，初始值为1，最后将所获得的所有计数器合并成一个计数器。

三、mergeValue: 将来自同一分区的值与新的值进行合并

mergeValue函数用于在同一分区中，将当前分区中选出的key的第一个Value也就是Convert函数过后的Value和这个key的其他的Values进行合并。更精确地说，对于每个Key，Spark记录其第一个值，然后将后续的每个值都应用于$mergeValue$函数进行合并。这个函数的目的是确定当前Key的所有和谐元素（在同一分区内），这些元素如何聚合，从而准备其最终聚合。

四、mergeCombiners: 组装来自不同分区的类型相同的值

mergeCombiners函数用于合并多个分区（已经经过Convert和Merge）中相同key产生的结果得到最终结果。mergeCombiners比较的是不同分区中转换产生的类型相同的元素。这个函数的目的是将不同区域中相同键的聚合，以便获得一个完整的聚合。

五、示例代码

下面我们通过一个实际的例子进一步解析combineByKey，代码如下：

val pairRDD = sc.parallelize(List(("cat",2),("cat",5),("mouse",4),("cat",12),("dog",12),("mouse",21)),2)
val createCombinerFunc = (v:Int) => (v,1)  //将value值转换为不同类型（C类型）的新val值
val mergeValueFunc = (combo:(Int,Int),v:Int) => (combo._1 + v,combo._2+1) //有相同key时如何合并value值
val mergeCombinersFunc = (combo1:(Int,Int),combo2:(Int,Int)) => (combo1._1 + combo2._1,combo1._2 + combo2._2) //有相同分区时如何合并
val aggrResult = pairRDD.combineByKey(createCombinerFunc,mergeValueFunc,mergeCombinersFunc)

在代码中，我们定义了一个pairRDD，并向其传递了一个createCombiner函数，一个mergeValue函数和一个mergeCombiners函数参数。这些函数将所有的值转换、合并和合并。这里我们将pairRDD中的每个key上的第一个Value转换为元祖，其中元祖的第一项为总和，第二项为计数器。

接下来，对于每个具有相同Key的整数值对，我们都将它们合并为一个元祖。其中包含这个Key的所有整数的总和和此Key出现的次数。最后，使用“合并”功能将所有分区中相同键的元组组装成一个元组。

最后，我们将以Key为纬度的求出平均值，如下所示：

val aggrResult = pairRDD.combineByKey(createCombinerFunc,mergeValueFunc,mergeCombinersFunc)
          .mapValues({case (sum,count) => sum / count.toFloat}).collect()

将结果输出：

aggrResult.foreach(println)

输出结果为：

(dog,12.0)
(mouse,12.5)
(cat,6.3333335)

六、结论

本文对于Spark中的combineByKey函数进行了全方位介绍和详尽的剖析，分别从函数的介绍、createCombiner、mergeValue和mergeCombiners出发，结合代码的演示让初学Spark的开发者更深入了解combineByKey函数的内部机制及其使用细节。

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