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scala版本reduce算子的介绍reduce(func)是对JavaRDD的操作

使用函数func聚合rdd的元素(它需要两个参数并返回一个参数)。这个函数应该是可交换的，并且是相关联的，这样它就可以并行地计算出来。java版本/02reduce算子应用分析行动操作reduce()它接收一个函数作为参数，这个函数要操作两个RDD的元素类型的数据并返回一个同样类型的新元素。先对两个元素Key-Value进行reduce操作然后将结果和迭代器取出的下一个元素进行reduce操作直到迭代器遍历完所有元素，得到最后结果。一个简单的例子就是函数+，可以用它来对我们的RDD进行累加。使用reduce()，可以很方便地计算出RDD中所有元素的总和、元素的个数，以及其他类型的聚合操作。

reduce算子应用分析（一）1.作用：通过func函数聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。2.需求：创建一个RDD，将所有元素聚合得到结果（1）创建一个RDD[Int]scala>valrdd1=sc.makeRDD(1to10,2)rdd1:org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=ParallelCollectionRDD[85]atmakeRDDat<console>:24（2）聚合RDD[Int]所有元素scala>rdd1.reduce(_+_)res50:Int=55reduce算子应用分析（二）（3）创建一个RDD[String]scala>valrdd2=sc.makeRDD(Array(("a",1),("a",3),("c",3),("d",5)))rdd2:org.apache.spark.rdd.RDD[(String,Int)]=ParallelCollectionRDD[86]atmakeRDDat<console>:24（4）聚合RDD[String]所有数据scala>rdd2.reduce((x,y)=>(x._1+y._1,x._2+y._2))res51:(String,Int)=(adca,12)

reduce算子应用分析（三）/03reduce算子应用示例应用示例：rdd的操作reduce算子应用示例（一）reduce操作是区内先进行操作，然后再区间进行聚合，和reducebykey一样reduce算子应用分析（二）通过func函数聚集rdd中的所有元素并得到最终的结果，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。func函数决定了聚合的方式。reduce

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