Spark编程模型（三）：Spark算子（3）-Key-Value型(键值对)算子_spark针对[('a', [1, 1, 1]), ('b', [1, 1, 1])]列表中的数据进

5-2.1  rdd.partitionBy

partitionBy(numPartitions, partitionFunc=<function portable_hash>)

作用：对pairRDD进行分区操作，如果原有的partitionRDD和现有的partitionRDD是一致的话就不进行分区，否则会生成shuffleRDD，即会产生shuffle过程。

>>> pairs = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 2, 4, 1]).map(lambda x: (x, x)) 
>>> sets = pairs.partitionBy(2).glom().collect() 
>>> len(set(sets[0]).intersection(set(sets[1]))) 
0

5-2.2  rdd.groupByKey

groupByKey(numPartitions=None, partitionFunc=<function portable_hash>)

作用：groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence。类似groupBy方法，作用是把每一个相同Key的Value聚集起来形成一个序列。可以使用默认分区器和自定义分区器，但是这个方法开销比较大，如果想对相同Key的Value聚合或求平均，则推荐使用aggregateByKey或者reduceByKey。

>>> rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)])
 >>> sorted(rdd.groupByKey().mapValues(len).collect()) 
[('a', 2), ('b', 1)] 
>>> sorted(rdd.groupByKey().mapValues(list).collect()) 
[('a', [1, 1]), ('b', [1])]

这个例子先创建包含List集合对象的RDD，然后调用groupByKey方法将相同的Key的Value集合，最后调用collect方法以数组形式输出。

5-2.3  rdd.reduceByKey

reduceByKey(func, numPartitions=None, partitionFunc=<function portable_hash>)

作用：在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同的key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。

>>> from operator import add 
>>> rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)]) 
>>> sorted(rdd.reduceByKey(add).collect()) 
[('a', 2), ('b', 1)]

reduceByKey和groupByKey的区别：

①reduceByKey按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k, v]，如果shuflle过程之前有预聚合操作，则性能会得到提升；

②groupByKey：按照Key进行分组，直接进行shuffle；

③并发指导：reduceByKey比groupByKey建议使用，但是需要注意是否会影响业务逻辑。

5-2.4  rdd.aggregateByKey

aggregateByKey(zeroValue, seqFunc, combFunc, numPartitions=None, partitionFunc=<function portable_hash>)

作用：在kv对的RDD中，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine函数进行计算（先将前两个value进行计算，将返回结果和下一个value传给combine函数，以此类推），将key与计算结果作为一个新的kv对输出。

参数：zeroValue：给每个分区中的每一个key一个初始值，只会在seqFunc中使用，若是aggregate算子，在combFunc中也会被使用；

seqOp：函数用于在每一个分区中按照key分别进行用初始值逐步迭代value的函数定义的操作

combOp：对经过seqFunc处理过的数据按照key分别进行函数定义，函数用于合并每个分区中的结果

5-2.5  rdd.foldByKey

foldByKey(zeroValue, func, numPartitions=None, partitionFunc=<function portable_hash>)

作用：aggregateByKey的简化操作，seqop和combop相同

>>> rdd = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 1)]) 
>>> from operator import add 
>>> sorted(rdd.foldByKey(0, add).collect()) 
[('a', 2), ('b', 1)]

5-2.6  rdd.combineByKey

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

作用：对于相同的key值，把value合并成一个集合

参数：①createCombiner：创建初始规则，把元素V转换到另个一类型元素C，combineByKey()会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的某个元素相同。如果这是一个新的元素，combineByKey()会使用一个叫作createCombiner()的函数来创建那个键对应的累加器的初始值。

②mergeValue：把元素V合并到元素C中，如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并。

③mergeCombiners：将两个C元素合并，由于每个分区都是独立处理的，因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或者更多的分区都有对应同一个键的累加器，就需要使用用户提供的mergeCombiners()方法将各个分区的结果进行合并。

>>> x = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 1), ("a", 2)]) 
 
>>> def to_list(a):  # 把key的value转换为列表 
  return [a]  
 
>>> def append(a, b):  # 把相同key的value合并到列表中 
  a.append(b)     
  return a     
 
>>> def extend(a, b):  # 把不同key进行合并   
  a.extend(b)     
  return a     
 
>>> sorted(x.combineByKey(to_list, append, extend).collect()) 
[('a', [1, 2]), ('b', [1])]

5-2.7  rdd.sortByKey

sortByKey(ascending=True, numPartitions=None, keyfunc=<function RDD.<lambda>>)

作用：在一个(K, V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K, V)的RDD。

参数：ascending=True，按照升序排列，False为降序排列。

>>> tmp = [('a', 1), ('b', 2), ('1', 3), ('d', 4), ('2', 5)] 
>>> sc.parallelize(tmp).sortByKey().first() 
('1', 3) 
>>> sc.parallelize(tmp).sortByKey(True, 1).collect() 
[('1', 3), ('2', 5), ('a', 1), ('b', 2), ('d', 4)] 
>>> sc.parallelize(tmp).sortByKey(True, 2).collect() 
[('1', 3), ('2', 5), ('a', 1), ('b', 2), ('d', 4)] 
>>> tmp2 = [('Mary', 1), ('had', 2), ('a', 3), ('little', 4), ('lamb', 5)] 
>>> tmp2.extend([('whose', 6), ('fleece', 7), ('was', 8), ('white', 9)]) 
>>> sc.parallelize(tmp2).sortByKey(True, 3, keyfunc=lambda k: k.lower()).collect() 
[('a', 3), ('fleece', 7), ('had', 2), ('lamb', 5),...('white', 9), ('whose', 6)]

5-2.8  rdd.mapValues

作用：针对(K, V)形式的类型，只对V进行操作

>>> x = sc.parallelize([("a", ["apple", "banana", "lemon"]), ("b", ["grapes"])]) 
>>> def f(x):   
  return len(x)   
>>> x.mapValues(f).collect() 
[('a', 3), ('b', 1)]

5-2.9  rdd.join

join(other, numPartitions=None)

作用：在类型为(K, V)和(K, W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K, (V, W))的RDD

>>> x = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 4)]) 
>>> y = sc.parallelize([("a", 2), ("a", 3)]) 
>>> sorted(x.join(y).collect()) 
[('a', (1, 2)), ('a', (1, 3))]

5-2.10  rdd.cogroup

cogroup(other, numPartitions=None)

cogroup方法是一个比较高级的函数，能根据Key值聚集最多三个键值对的RDD，并把相同Key值对应的Value聚集起来。

>>> x = sc.parallelize([("a", 1), ("b", 4)]) 
>>> y = sc.parallelize([("a", 2)]) 
>>> [(x, tuple(map(list, y))) for x, y in sorted(list(x.cogroup(y).collect()))] 
[('a', ([1], [2])), ('b', ([4], []))]