aggregate算子可以先对局部聚合，再对全局聚合。

经典示例

示例：val rdd1 = sc.parallelize(List(1,2,3,4,5), 2)

查看每个分区中的元素：

将每个分区中的最大值求和，注意：初始值是0；

如果初始值时候10，则结果为：30

如果是求和，注意：初始值是0：

如果初始值是10，则结果是：45

一个字符串的例子：

val rdd2 = sc.parallelize(List("a","b","c","d","e","f"),2)

修改一下刚才的查看分区元素的函数

def func2(index: Int, iter: Iterator[(String)]) : Iterator[String] = {

  iter.toList.map(x => "[partID:" +  index + ", val: " + x + "]").iterator

}

两个分区中的元素：

[partID:0, val: a], [partID:0, val: b], [partID:0, val: c],

[partID:1, val: d], [partID:1, val: e], [partID:1, val: f]

运行结果：

[if !supportLists]u [endif]更复杂一点的例子

val rdd3 = sc.parallelize(List("12","23","345","4567"),2)

rdd3.aggregate("")((x,y) => math.max(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y)

结果可能是：”24”，也可能是：”42”

val rdd4 = sc.parallelize(List("12","23","345",""),2)

rdd4.aggregate("")((x,y) => math.min(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y)

结果是：”10”，也可能是”01”，

原因：注意有个初始值””，其长度0，然后0.toString变成字符串

val rdd5 = sc.parallelize(List("12","23","","345"),2)

rdd5.aggregate("")((x,y) => math.min(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y)

结果是：”11”，原因同上。