python - PySpark的reduceByKey无法按预期工作

我正在编写一个大型PySpark程序，最近在RDD上使用reduceByKey时遇到了麻烦。我已经能够通过一个简单的测试程序来重现该问题。代码是：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

APP_NAME = 'Test App'

def main(sc):
    test = [(0, [i]) for i in xrange(100)]
    test = sc.parallelize(test)
    test = test.reduceByKey(method)
    print test.collect()

def method(x, y):
    x.append(y[0])
    return x

if __name__ == '__main__':
    # Configure Spark
    conf = SparkConf().setAppName(APP_NAME)
    conf = conf.setMaster('local[*]')
    sc = SparkContext(conf=conf)

    main(sc)

我希望基于Spark文档的输出为(0, [0,1,2,3,4,...,98,99])。相反，我得到以下输出：

[(0, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 84])]

有人可以帮我理解为什么生成此输出吗？

附带一提，当我使用

def method(x, y):
    x = x + y
    return x

我得到了预期的输出。

最佳答案

首先，看起来您实际上想要groupByKey而不是reduceByKey：

rdd = sc.parallelize([(0, i) for i in xrange(100)])
grouped = rdd.groupByKey()
k, vs = grouped.first()
assert len(list(vs)) == 100

  有人可以帮我理解为什么生成此输出吗？


reduceByKey assumes表示f是associative，而您的method显然不是。根据操作顺序，输出是不同的。假设您从以下某个键的数据开始：

[1], [2], [3], [4]

现在添加让我们添加一些括号：


((([1], [2]), [3]), [4])
(([1, 2], [3]), [4])
([1, 2, 3], [4])
[1, 2, 3, 4]


并加上另一组括号


(([1], ([2], [3])), [4])
(([1], [2, 3]), [4])
([1, 2], [4])
[1, 2, 4]


重写时，如下所示：

method = lambda x, y: x + y

或简单地

from operator import add
method = add

您将获得一个关联函数，它可以按预期工作。

一般来说，对于reduce*操作，您需要既具有关联性又具有commutative的功能。

关于python - PySpark的reduceByKey无法按预期工作，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/33059652/