我是Spark和Scala的新手。我对Spark中的reduceByKey函数工作方式感到困惑。假设我们有以下代码：
val lines = sc.textFile("data.txt")
val pairs = lines.map(s => (s, 1))
val counts = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b)
map函数很清楚：s是键，它指向来自data.txt的一行，1是值。
然而，我不明白reduceByKey内部是如何工作的？a是否指向键？或者，a是否指向"s"？那么a+b代表什么？它们是如何填充的？
让我们将其分解为离散的方法和类型，通常这样可以为新开发人员展示其复杂性：
pairs.reduceByKey((a, b) => a + b)
pairs.reduceByKey((a: Int, b: Int) => a + b)
重命名变量可以使其更加明确
pairs.reduceByKey((accumulatedValue: Int, currentValue: Int) => accumulatedValue + currentValue)
因此，我们现在可以看到，我们只是取给定键的累积值，并将其与该键的下一个值相加。现在，让我们进一步分解它，以便我们可以理解其中的关键部分。因此，让我们更多地像这样来可视化这种方法：
pairs.reduce((accumulatedValue: List[(String, Int)], currentValue: (String, Int)) => {
//Turn the accumulated value into a true key->value mapping
val accumAsMap = accumulatedValue.toMap
//Try to get the key's current value if we've already encountered it
accumAsMap.get(currentValue._1) match {
//If we have encountered it, then add the new value to the existing value and overwrite the old
case Some(value : Int) => (accumAsMap + (currentValue._1 -> (value + currentValue._2))).toList
//If we have NOT encountered it, then simply add it to the list
case None => currentValue :: accumulatedValue
}
})
因此，您可以看到，reduceByKey消除了查找键和跟踪键的模板，使您无需担心管理该部分。
如果您想更深入、更准确
尽管如此，这只是发生的简化版本，因为这里有一些优化。这个操作是可结合的，所以Spark引擎会首先在本地执行这些缩减操作（通常称为地图端缩减），然后再次在驱动程序中执行。这节省了网络流量；而不是发送所有数据并执行操作，它可以将其缩小到最小，并将该缩减发送到线路上。
reduceByKey函数的一个要求是它必须是可结合的。为了更好地理解reduceByKey的工作原理，让我们首先看一下如何使用可结合函数帮助我们进行并行计算：
正如我们所看到的，我们可以将一个原始集合分成若干部分，并通过应用可结合函数来累积总和。顺序情况很简单，我们已经习惯了：1+2+3+4+5+6+7+8+9+10。
可结合性让我们能够在顺序情况和并行情况下使用同样的函数。reduceByKey利用这个属性来计算出RDD的结果，RDD是由分区组成的分布式集合。
考虑以下示例：
// collection of the form ("key",1),("key,2),...,("key",20) split among 4 partitions
val rdd =sparkContext.parallelize(( (1 to 20).map(x=>("key",x))), 4)
rdd.reduceByKey(_ + _)
rdd.collect()
> Array[(String, Int)] = Array((key,210))
Spark中，数据被分布到分区中，下面的插图中，(4)个分区在细线框内左侧。首先，我们在每个分区中按顺序本地应用函数，但是我们同时并行运行所有4个分区。然后，通过再次应用相同的函数来聚合每个本地计算的结果，并最终得出结果。
reduceByKey是aggregateByKey的一种特殊情况，aggregateByKey需要两个函数：一个应用于每个分区（按顺序），另一个应用于每个分区结果之间（并行）。reduceByKey在这两种情况下使用相同的关联函数：对每个分区进行顺序计算，然后将这些结果组合成最终结果，就像我们在这里演示的那样。
在你的例子中
val counts = pairs.reduceByKey((a,b) => a+b)
a和b是pairs中元组_2的整数累加器。 reduceByKey会取两个具有相同值s的元组，并使用它们的_2值作为a和b，生成一个新的Tuple[String,Int]元组。此操作将重复执行，直到每个键s只剩下一个元组为止。
与非Spark（或者说非并行）的reduceByKey不同，其中第一个元素始终是累加器，第二个元素是值。 reduceByKey以分布式方式运行，即每个节点将其元组集减少到一组具有唯一键的元组集合中，然后从多个节点缩小元组，直到产生最终的具有唯一键的元组集合。这意味着随着节点结果的缩小，a和b表示已经减少的累加器。
如果您的输入RDD数据如下所示： (aa,1) (bb,1) (aa,1) (cc,1) (bb,1)
如果您在上述RDD数据上应用reduceByKey，则需要记住以下几点： reduceByKey始终采用2个输入（x，y），并且始终同时处理两行。 由于它是reduceByKey，因此它将组合相同键的两行并组合值的结果。
val rdd2 = rdd.reduceByKey((x,y) => x+y) rdd2.foreach(println)
输出： (aa,2) (bb,2) (cc,1)