combinebykey实现wordcount

combineByKey是Spark中的一个函数，用于将RDD中的元素按照key进行分组，并对每个key对应的元素进行聚合操作。在实现WordCount时，可以使用combineByKey函数来实现。

具体步骤如下：

1. 将文本文件读入为一个RDD，每行为一个元素。

2. 对每个元素进行切分，得到单词列表。

3. 将每个单词作为key，将其出现次数作为value，构建一个键值对RDD。

4. 对键值对RDD使用combineByKey函数，将每个key对应的value进行累加操作。

5. 最后得到的RDD中，每个元素为一个键值对，key为单词，value为该单词在文本中出现的次数。

具体代码如下：

text_file = sc.textFile("file.txt")
word_count = text_file.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
                      .map(lambda word: (word, 1)) \
                      .combineByKey(lambda value: value, 
                                    lambda x, value: x + value, 
                                    lambda x, y: x + y)
word_count.collect()

其中，combineByKey函数的三个参数分别为：

1. 第一个参数为创建一个新的累加器的函数，用于将value转换为累加器的初始值。

2. 第二个参数为将一个新的value值合并到累加器中的函数。

3. 第三个参数为将两个累加器合并的函数。

在本例中，第一个参数为lambda value: value，即将value作为累加器的初始值；第二个参数为lambda x, value: x + value，即将value累加到x中；第三个参数为lambda x, y: x + y，即将两个累加器合并。