apache-spark - createCombiner，mergeValue，mergeCombiner如何在Spark的CombineByKey中工作(使用Scala)

我试图了解combineByKeys中的每个步骤如何工作。

有人可以帮我了解下面的RDD吗？

val rdd = sc.parallelize(List(
  ("A", 3), ("A", 9), ("A", 12), ("A", 0), ("A", 5),("B", 4),
  ("B", 10), ("B", 11), ("B", 20), ("B", 25),("C", 32), ("C", 91),
   ("C", 122), ("C", 3), ("C", 55)), 2)

rdd.combineByKey(
    (x:Int) => (x, 1),
    (acc:(Int, Int), x) => (acc._1 + x, acc._2 + 1),
    (acc1:(Int, Int), acc2:(Int, Int)) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2))

最佳答案

首先，让我们分解一下过程:

首先，createCombiner为键在分区上的首次匹配创建初始值(合并器)(如果未找到)--> (firstValueEncountered, 1)。因此，这仅仅是用第一个值和键计数器为1初始化元组。

然后，仅当已经为该分区上的找到的键mergeValue -->创建了组合器(在我们的例子中为元组)时，才会触发(existingTuple._1 + subSequentValue, existingTuple._2 + 1)。这将现有元组的值(在第一个插槽中)与新遇到的值相加，并获取现有元组的计数器(在第二个插槽中)并对其进行递增。所以，我们是

然后，mergeCombiner接收在每个分区上创建的组合器(元组)，并将它们合并在一起--> (tupleFromPartition._1 + tupleFromPartition2._1, tupleFromPartition1._2 + tupleFromPartition2._2)。这只是将来自每个元组的值加在一起，并将计数器加在一起成为一个元组。

然后，让我们将数据的子集分解为多个分区，然后观察它们的作用:

("A", 3), ("A", 9), ("A", 12),("B", 4), ("B", 10), ("B", 11)

分区1

A=3 --> createCombiner(3) ==> accum[A] = (3, 1)
A=9 --> mergeValue(accum[A], 9) ==> accum[A] = (3 + 9, 1 + 1)
B=11 --> createCombiner(11) ==> accum[B] = (11, 1)

分区2

A=12 --> createCombiner(12) ==> accum[A] = (12, 1)
B=4 --> createCombiner(4) ==> accum[B] = (4, 1)
B=10 --> mergeValue(accum[B], 10) ==> accum[B] = (4 + 10, 1 + 1)

合并分区

A ==> mergeCombiner((12, 2), (12, 1)) ==> (12 + 12, 2 + 1)
B ==> mergeCombiner((11, 1), (14, 2)) ==> (11 + 14, 1 + 2)

因此，您应该返回类似以下的数组:

Array((A, (24, 3)), (B, (25, 3)))

关于apache-spark - createCombiner，mergeValue，mergeCombiner如何在Spark的CombineByKey中工作(使用Scala)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/29246756/