案例
aggregateByKey算子其实相当于是针对不同“key”数据做一个map+reduce规约的操作。
举一个简单的在生产环境中的一段代码
有一些整理好的日志字段，经过处理得到了RDD类型为(String,(String,String))的List格式结果，其中各个String代表的是：(用户名,(访问时间,访问页面url))
同一个用户可能在不同的时间访问了不同或相同的页面，为了合并同一个用户的访问行为，写了下面这段代码，用到aggregateByKey。
val data = sc.parallelize(
List(
("13909029812",("20170507","http://www.baidu.com")),("18089376778",("20170401","http://www.google.com")),("18089376778",("20170508","http://www.taobao.com")),("13909029812",("20170507","http://www.51cto.com"))
)
)
data.aggregateByKey(scala.collection.mutable.Set[(String, String)](), 200)((set, item) => {
set += item
}, (set1, set2) => set1 union set2).mapValues(x => x.toIterable).collect
结果：
res12: Array[(String, Iterable[(String, String)])] = Array((18089376778,Set((20170401,http://www.google.com), (20170508,http://www.taobao.com))), (13909029812,Set((20170507,http://www.51cto.com), (20170507,http://www.baidu.com))))
分解分析：##
aggregateByKey(参数1)(参数2，参数3)
过程：对于data的某个key，参数1为初始化值，在参数2的函数中，初始值和该key的每一个value传入函数进行操作，所有返回的结果在参数3中进行规约。
- 参数1
scala.collection.mutable.Set[(String, String)]()
new 了一个空的set集合，做为初始值
参数2
(set, item) => {
set += item
}
一个类似于map的映射函数，将该key的每一个value（在本案例之是(访问时间，访问url)）作为item，将其放入set中并返回。
可知某个key的所有value都会返回一个含有该value的set参数3
(set1, set2) => set1 union set2
该key的所有value得到的set进行union规约。并返回
最终结果：得到了每一个用户在所有时间的访问url的行为信息。
