Spark的reduceByKey方法使用

一、需求

在ODPS上我们有如下数据：
idcategory_idattr_idattr_nameattr_value205348100000462最优粘度["0W-40"]205348100000461基础油类型["全合成"]205348100000463级别["BMW Longlife 01"]
我们希望得到的结果如下：

(205348, 10000046, "基础油类型：全合成\n最优粘度：0W-40\n级别：BMW Longlife 01\n")

需求解读：

需要将(id, category_id)作为key，然后将(attr_id, attr_name, attr_value)进行reduce操作，在reduce之后的数据中对attr_id进行排序，再将attr_name和attr_value合并在一起。

二、reduce操作之字符串方式

这个是最简单的方式，大致思路如下：

首先，将(id, category_id)作为key。

然后，将attr_id、attr_name、attr_value合并成一个字符串attr_info：attr_id + "#" + attr_name + "#" + attr_value，然后attr_info再通过"&"进行合并。

示例代码如下：

xx.map{case(id, category_id, attr_id, attr_name, attr_value) => ((id, category_id), attr_id + "#" + attr_name + "#" + attr_value)}
    .reduceByKey(_ + "&" + _, 100)

然后在接下来的流程中首先split("#")得到不同的attr信息，再通过split("&")得到不同的attr的列信息。这就要求attr_id，attr_name，attr_value中不能包含"#"和"&"字符串。

所以这种方式有缺陷，就是当attr_id，attr_name，attr_value包含了"#"和"&"字符串时需要先replace一下，这样就改变了原数据的值。

三、reduce操作之列表方式

这种方式相对复杂一点，需要对输入数据进行预处理，但是逻辑清晰。

输入数据中(id, category_id)是key保持不变，(item_id, item_name, item_value)是一组tuple。

reduce操作会在同一个partition中，不同的partition之间进行数据合并，这要求数据的输入、输出类型保持不变。

我们的初步想法：将item_id, item_name, item_value分别放到3个列表中，合并时就是列表之间的合并，合并完毕后使用时只需要遍历列表即可。

因为reduce操作的输入、输出类型不能变化，所以先放item_id, item_name, item_value初始化为一个列表，然后再进行列表之间的合并。

示例代码如下：

xx.map{case(id, category_id, attr_id, attr_name, attr_value) => 
      val itemIdList = new ArrayList[Long]()
      itemIdList.add(attr_id)
      val itemNameList = new ArrayList[String]()
      itemNameList.add(attr_name)
      val itemValueList = new ArrayList[String]()
      itemValueList.add(attr_value)
      ((id, category_id), (itemIdList, itemNameList, itemValueList))

}.reduceByKey((x, y) => {
      val itemIdList = new ArrayList[Long]()
      for(i <- 0 until x._1.size()){
        itemIdList.add(x._1.get(i))
      }
      for(i <- 0 until y._1.size()){
        itemIdList.add(y._1.get(i))
      }

      val itemNameList = new ArrayList[String]()
      for(i <- 0 until x._2.size()){
        itemNameList.add(x._2.get(i))
      }
      for(i <- 0 until y._2.size()){
        itemNameList.add(y._2.get(i))
      }

      val itemValueList = new ArrayList[String]()
      for(i <- 0 until x._3.size()){
        itemValueList.add(x._3.get(i))
      }
      for(i <- 0 until y._3.size()){
        itemValueList.add(y._3.get(i))
      }

      (itemIdList, itemNameList, itemValueList)
}, 100)

四、reduce之partition属性

首先提一下Shuffle过程，它的本意是洗牌、混乱的意思，类似于java中的Colletions.shuffle(List)方法，它会随机地打乱参数list里地元素顺序。MapReduce的Shuffle过程大致可以理解成：数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。

而partition过程：分割map每个节点的结果，按照key分别映射给不同的reduce，这个是可以自定义的。

通过设置reduce中的numPartitions值，会在reduce操作之后进行repartition，避免数据不均衡堆在一个partition中。

五、reduceByKey和groupByKey的区别

从 shuffle 的角度： reduceByKey 和 groupByKey 都存在 shuffle 的操作，但是 reduceByKey可以在 shuffle 前对分区内相同 key 的数据进行预聚合（combine）功能，这样会减少落盘的数据量，而 groupByKey 只是进行分组，不存在数据量减少的问题，reduceByKey 性能比较高。

从功能的角度： reduceByKey 其实包含分组和聚合的功能。GroupByKey 只能分组，不能聚合，所以在分组聚合的场合下，推荐使用 reduceByKey，如果仅仅是分组而不需要聚合。那么还是只能使用 groupByKey 。reduceByKey的分区内和分区间的计算规则是一样的