Spark 中 combineByKey、reduceByKey、foldByKey、aggregateByKey 的区别与使用场景

这四个操作都是对 RDD 中的键值对进行聚合的操作，但是它们的实现方式和返回结果有所不同。

1. combineByKey

combineByKey 是一个通用的聚合函数，它可以接收三个参数：一个将值转换为累加器的函数、一个将两个累加器合并的函数和一个初始值。combineByKey 将数据按照 key 分组，然后对每组数据进行累加操作。它可以用于求平均数、最大值、最小值等操作。

返回结果是一个 RDD，其中每个键对应一个累加器，即每个键只出现一次。

2. reduceByKey

reduceByKey 是一种聚合函数，它对具有相同键的值进行合并。reduceByKey 将数据按照 key 分组，然后对每组数据进行 reduce 操作。它可以用于求和、最大值、最小值等操作。

返回结果是一个 RDD，其中每个键对应一个值，即每个键只出现一次。

3. foldByKey

foldByKey 是一种聚合函数，它对具有相同键的值进行合并。它与 reduceByKey 类似，不同之处在于 foldByKey 可以指定一个初始值，用于处理空序列的情况。

返回结果是一个 RDD，其中每个键对应一个值，即每个键只出现一次。

4. aggregateByKey

aggregateByKey 是一种聚合函数，它对具有相同键的值进行合并。它与 reduceByKey 和 foldByKey 类似，不同之处在于它可以指定两个函数：一个用于聚合序列中的值，另一个用于将不同分区的结果合并起来。

返回结果是一个 RDD，其中每个键对应一个值，即每个键只出现一次。