使用指定的交换和关联二元运算符减少此 RDD 的元素

在Apache Spark中，我们可以使用reduceByKey和aggregateByKey方法来减少包含键值对的RDD的元素。这些方法使用指定的二元运算符来合并相同键的值。但是，如果您想使用自定义的交换和关联二元运算符，您可以使用combineByKey方法。

combineByKey方法

combineByKey方法是一种通用的reduceByKey和aggregateByKey方法。它将一个RDD转换为另一个RDD，并使用指定的函数将具有相同键的元素合并为一个元素。

语法

rdd.combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners, numPartitions=None, partitionFunc=<function portable_hash>)

参数

• createCombiner - 一个函数，用于将第一个值转换为中间值。
• mergeValue - 一个函数，用于将后续值合并到中间值中。
• mergeCombiners - 一个函数，用于将中间值合并为最终值。
• numPartitions - 可选参数，指定生成的RDD的分区数。
• partitionFunc - 可选参数，指定用于对键进行分区的哈希函数。

返回值

返回一个新的RDD，其中每个键的值都由指定的函数合并而成。

示例

假设我们有一个由元组组成的RDD，每个元组都包含一个单词和一个计数。现在我们想要通过合并具有相同键的元组减少此RDD的大小。

rdd = sc.parallelize([("hello", 1), ("world", 1), ("hello", 1)])

使用reduceByKey方法，我们可以这样做：

rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y).collect()
# 输出：[('hello', 2), ('world', 1)]

使用combineByKey方法，我们可以传递自定义的交换和关联函数：

def create_combiner(value):
    return [value]

def merge_value(acc, value):
    acc.append(value)
    return acc

def merge_combiners(acc1, acc2):
    return acc1 + acc2

rdd.combineByKey(create_combiner, merge_value, merge_combiners).collect()
# 输出：[('hello', [1, 1]), ('world', [1])]

以此类推，您可以使用自定义的交换和关联函数来减少具有任意键值类型的RDD的大小。