reduceByKey((a,b)=>a+b)

`reduceByKey((a, b) => a + b)` 是 Spark 中对键值对进行聚合操作的函数，它的作用是按照键对值进行聚合，将相同键的值相加。具体地，对于一个由键值对组成的 RDD，`reduceByKey((a, b) => a + b)` 将相同键的值进行累加，最终返回一个新的 RDD，其中每个键对应一个累加后的值。

举个例子，假设有一个由键值对组成的 RDD，如下所示：

(1, 2)
(2, 3)
(1, 3)
(3, 1)
(2, 1)

对该 RDD 执行 `reduceByKey((a, b) => a + b)` 操作后，将会得到如下新的 RDD：

(1, 5)
(2, 4)
(3, 1)

可以看到，相同的键值对 `(1, 2)` 和 `(1, 3)` 被聚合成了 `(1, 5)`，相同的键值对 `(2, 3)` 和 `(2, 1)` 被聚合成了 `(2, 4)`，而键值对 `(3, 1)` 则没有发生变化。

相关问题

val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)

这是一个 Spark 的代码，用于统计文本文件中每个单词出现的次数。具体实现是将每一行按照空格分割成单词，然后将每个单词映射为 (word, 1) 的键值对，最后通过 reduceByKey 函数将相同单词的计数累加起来。

scala中val deptStats=parsedData.reduceByKey((a,b)=>(a._1+b._1,a._2+b._2,"")).mapValues(stats => (stats._1.stats._2,stats._1.toDouble/stats._2这段代码的含义))

这段代码的含义是：

1. `parsedData` 是一个键值对 (key-value pair) 的 RDD (Resilient Distributed Dataset)。
2. `reduceByKey` 对 RDD 中相同 key 对应的 value 进行 reduce 操作，即将相同 key 对应的 value 通过传入的函数 `(a,b)=>(a._1+b._1,a._2+b._2,"")` 进行聚合。这个函数的作用是将两个 tuple `(a1, a2, a3)` 和 `(b1, b2, b3)` 的第一个和第二个元素相加，第三个元素为空字符串。
3. `mapValues` 对 RDD 中的每个 value 进行指定的映射操作，即将 value 中的 `(a1+a2, a3/a2, "")` 映射成 `(a1, a3/a2)`。

因此，这段代码的作用是对 RDD 中的数据进行聚合，并计算出每个 key 对应的 `a1` 的总和和 `a3/a2` 的平均值。返回的结果是键值对 `(key, (a1_sum, a3_a2_avg))`。其中，`a1` 和 `a2` 是 tuple 中的第一个元素和第二个元素，`a3` 是 tuple 中的第三个元素。