Spark中的combineByKey詳細剖析

Spark中的combineByKey是對於鍵值對RDD(K,V)的一個高階函數,它可以通過自定義的一些函數來對每個key的value部分進行聚合操作。在Spark中，這個函數的使用非常廣泛，特別是在實現一些MapReduce操作時，幾乎是必不可少的。本文將從多個方面對其進行詳細探究和解析。

一、combineByKey的基本介紹

combineByKey的基本功能是根據RDD中的每個Key進行聚合操作，獲取到最終的一組Key-Value聚合結果，通常結合groupByKey使用以獲取更好的性能。使用該操作需要提供三個類型相同的函數: createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, 具體對應下文代碼實現部分中的三個函數craeteCombinerFunc, mergeValueFunc, mergeCombinersFunc:

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

二、createCombiner: 將Value轉換成不同類型的新Value

這個函數的作用就是用來生成聚合操作的初始值或狀態。在分區內對每個Key的第一個元素調用一次createCombiner函數，將value值轉換為不同類型（C類型）的新val值。例如，將文本中的每個單詞映射到一個計數器，初始值為1，最後將所獲得的所有計數器合併成一個計數器。

三、mergeValue: 將來自同一分區的值與新的值進行合併

mergeValue函數用於在同一分區中，將當前分區中選出的key的第一個Value也就是Convert函數過後的Value和這個key的其他的Values進行合併。更精確地說，對於每個Key，Spark記錄其第一個值，然後將後續的每個值都應用於$mergeValue$函數進行合併。這個函數的目的是確定當前Key的所有和諧元素（在同一分區內），這些元素如何聚合，從而準備其最終聚合。

四、mergeCombiners: 組裝來自不同分區的類型相同的值

mergeCombiners函數用於合併多個分區（已經經過Convert和Merge）中相同key產生的結果得到最終結果。mergeCombiners比較的是不同分區中轉換產生的類型相同的元素。這個函數的目的是將不同區域中相同鍵的聚合，以便獲得一個完整的聚合。

五、示例代碼

下面我們通過一個實際的例子進一步解析combineByKey，代碼如下：

val pairRDD = sc.parallelize(List(("cat",2),("cat",5),("mouse",4),("cat",12),("dog",12),("mouse",21)),2)
val createCombinerFunc = (v:Int) => (v,1)  //將value值轉換為不同類型（C類型）的新val值
val mergeValueFunc = (combo:(Int,Int),v:Int) => (combo._1 + v,combo._2+1) //有相同key時如何合併value值
val mergeCombinersFunc = (combo1:(Int,Int),combo2:(Int,Int)) => (combo1._1 + combo2._1,combo1._2 + combo2._2) //有相同分區時如何合併
val aggrResult = pairRDD.combineByKey(createCombinerFunc,mergeValueFunc,mergeCombinersFunc)

在代碼中，我們定義了一個pairRDD，並向其傳遞了一個createCombiner函數，一個mergeValue函數和一個mergeCombiners函數參數。這些函數將所有的值轉換、合併和合併。這裡我們將pairRDD中的每個key上的第一個Value轉換為元祖，其中元祖的第一項為總和，第二項為計數器。

接下來，對於每個具有相同Key的整數值對，我們都將它們合併為一個元祖。 其中包含這個Key的所有整數的總和和此Key出現的次數。最後，使用「合併」功能將所有分區中相同鍵的元組組裝成一個元組。

最後，我們將以Key為緯度的求出平均值，如下所示：

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

將結果輸出：

aggrResult.foreach(println)

輸出結果為：

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

六、結論

本文對於Spark中的combineByKey函數進行了全方位介紹和詳盡的剖析，分別從函數的介紹、createCombiner、mergeValue和mergeCombiners出發，結合代碼的演示讓初學Spark的開發者更深入了解combineByKey函數的內部機制及其使用細節。