aggregatebykey非scala语言使用方法

`aggregateByKey`是Spark的核心操作之一，除了Scala之外，它还支持Java、Python和R等多种语言。这里我将介绍Java和Python中如何使用`aggregateByKey`操作。

Java中使用`aggregateByKey`操作的方法与Scala类似，只是语法有所不同。下面是一个Java中使用`aggregateByKey`操作求每个key的平均值的示例：

JavaPairRDD<Integer, Integer> data = sc.parallelizePairs(
        Arrays.asList(
                new Tuple2<>(1, 2),
                new Tuple2<>(1, 4),
                new Tuple2<>(2, 1),
                new Tuple2<>(2, 3),
                new Tuple2<>(2, 5)
        )
);

JavaPairRDD<Integer, Tuple2<Integer, Integer>> aggregatedData = data.aggregateByKey(
        new Tuple2<>(0, 0),
        (acc, value) -> new Tuple2<>(acc._1 + value, acc._2 + 1),
        (acc1, acc2) -> new Tuple2<>(acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)
);

JavaPairRDD<Integer, Double> avgByKey = aggregatedData.mapValues(v -> v._1.doubleValue() / v._2);

avgByKey.foreach(t -> System.out.println(t._1 + ": " + t._2));

在这个示例中，我们首先创建了一个JavaPairRDD，然后使用`aggregateByKey`操作对每个key对应的value求和和计数。接着，我们使用`mapValues`操作将每个key对应的sum和count求平均值，最后输出结果。

Python中使用`aggregateByKey`操作也很简单，下面是一个Python中使用`aggregateByKey`操作求每个key的平均值的示例：

from pyspark import SparkContext

sc = SparkContext("local", "aggregateByKey example")

data = sc.parallelize([(1, 2), (1, 4), (2, 1), (2, 3), (2, 5)])

aggregated_data = data.aggregateByKey((0, 0),
                                      lambda acc, value: (acc[0] + value, acc[1] + 1),
                                      lambda acc1, acc2: (acc1[0] + acc2[0], acc1[1] + acc2[1]))

avg_by_key = aggregated_data.mapValues(lambda v: float(v[0]) / v[1])

for k, v in avg_by_key.collect():
    print(k, v)

在这个示例中，我们使用SparkContext创建了一个本地Spark应用程序，然后创建了一个RDD。接着，我们使用`aggregateByKey`操作对每个key对应的value求和和计数。最后，我们使用`mapValues`操作将每个key对应的sum和count求平均值，并输出结果。

希望这些示例能够帮助您更好地理解`aggregateByKey`操作在Java和Python中的使用方法。