spark中aggreateByKey函数用法

`aggregateByKey` 是 Spark 中常用的一个高级函数，用于将相同 key 的值进行聚合操作。它的用法如下：

aggregateByKey(zeroValue, seqFunc, combFunc, numPartitions=None, partitionFunc=<function portable_hash>)

其中，各个参数的含义如下：

- `zeroValue`：指定每个 key 的初始值，可以是任意类型。
- `seqFunc`：指定每个 key 的聚合逻辑，接受两个参数，第一个是累加器，第二个是当前值。
- `combFunc`：指定两个累加器进行合并的逻辑，接受两个参数，表示两个累加器。
- `numPartitions`：指定输出的分区数。
- `partitionFunc`：指定 key 的分区逻辑。

下面是一个例子，假设我们有一个包含 (key, value) 对的 RDD，要对每个 key 的 value 进行求和，代码如下：

rdd = sc.parallelize([(1, 2), (1, 3), (2, 4), (2, 5), (2, 6)])
sums = rdd.aggregateByKey(0, lambda x, y: x + y, lambda x, y: x + y)

上述代码中，`zeroValue` 为 0，`seqFunc` 为 `lambda x, y: x + y`，`combFunc` 为 `lambda x, y: x + y`，表示对每个 key 的 value 进行累加操作。最终的结果如下：

[(1, 5), (2, 15)]

其中，(1, 5) 表示 key 为 1 的 value 的和为 5，(2, 15) 表示 key 为 2 的 value 的和为 15。