Rdd操作partitionBy、mapValues、flatMapValues_rdd.partitionby(int, hashfunc).

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

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

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, partitioner: Partitioner, mapSideCombine: Boolean = true, serializer: Serializer = null): RDD[(K, C)]

该函数用于将RDD[K,V]转换成RDD[K,C],这里的V类型和C类型可以相同也可以不同。

其中的参数：

createCombiner：组合器函数，用于将V类型转换成C类型，输入参数为RDD[K,V]中的V,输出为C

mergeValue：合并值函数，将一个C类型和一个V类型值合并成一个C类型，输入参数为(C,V)，输出为C

mergeCombiners：合并组合器函数，用于将两个C类型值合并成一个C类型，输入参数为(C,C)，输出为C

numPartitions：结果RDD分区数，默认保持原有的分区数

partitioner：分区函数,默认为HashPartitioner

mapSideCombine：是否需要在Map端进行combine操作，类似于MapReduce中的combine，默认为true

看下面例子：

在这里插入代码片
```scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",1),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[64] at makeRDD at :21
 
scala> rdd1.combineByKey(
     |       (v : Int) => v + "_",   
     |       (c : String, v : Int) => c + "@" + v,  
     |       (c1 : String, c2 : String) => c1 + "$" + c2
     |     ).collect
res60: Array[(String, String)] = Array((A,2_$1_), (B,1_$2_), (C,1_)
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