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Spark RDD的fold和aggregate为什么是两个API?为什么不是一个foldLeft?

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大家都知道Scala标准库的List有一个用来做聚合操作的foldLeft方法。

比如我定义一个公司类:

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case class Company(name:String, children:Seq[Company]=Nil)

它有名字和子公司。 然后定义几个公司:

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val companies = List(Company("B"),Company("A"),Company("T"))

三家大公司,然后呢,我假设有一家超牛逼的公司把它们给合并了:

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companies.foldLeft(Company("King"))((king,company)=>Company(name=king.name,king.children:+company))

这个执行的结果是这样的:

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scala> companies.foldLeft(Company("King"))((king,company)=>Company(name=king.name,king.children:+company))
res6: Company = Company(King,List(Company(B,List()), Company(A,List()), Company(T,List())))

可见foldLeft的结果是一家包含了BAT三大家得新公司。

由List[Company]聚合出一个新的Company,这种属于foldLeft的同构聚合操作。

同时,foldLeft也可以做异构的聚合操作:

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companies.foldLeft("")((acc,company)=>acc+company.name)

它的执行结果是这样的:

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scala> companies.foldLeft("")((acc,company)=>acc+company.name)
res7: String = BAT

由List[Company]聚合出一个String。

这样的API感觉很方便,只要是聚合,无论同构异构,都可以用它来做。

最近接触了Spark,其中的RDD是做分布式计算时最常用的一个类。

RDD有一个叫做fold的API,它和foldLeft的签名很像,唯一区别是它只能做同构聚合操作。

也就是说如果你有一个RDD[X],通过fold,你只能构造出一个X。

如果我想通过一个RDD[X]构造一个Y出来呢?

那就得用aggregate这个API了,aggregate的签名是这样的:

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aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T)  U, combOp: (U, U)  U)(implicit arg0: ClassTag[U]): U

它比fold和foldLeft多需要一个combOp做参数。

这让我很不解,同构和异构的API干嘛非得拆成两个呢?怎么不能学Scala的标准库,把它做成类似foldLeft的样子呢?

后来想明白了,这是由于Spark需要分布运算造成的。

先想一下Scala List的foldLeft是怎么工作的?

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companies.foldLeft(Company("King"))((king,company)=>Company(name=king.name,king.children:+company))
  1. 拿到初始值,即名字为king的公司,把它和list中的第一个公司合并,成为一个包含一家子公司的新公司
  2. 把上一步中的新公司拿来和list中的第二个公司合并,成为一个包含两家子公司的新公司
  3. 把上一步中的新公司拿来和list中的第三个公司合并,成为一个包含三家子公司的新公司

这是同构的过程。

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companies.foldLeft("")((acc,company)=>acc+company.name)
  1. 拿到初始值,即空字符串,把它和list中的第一个公司的名字拼在一起,成为B
  2. 把上一步中的B第二个公司名字拼一起,成为BA
  3. 把上一步中的BA拿来和list中的第三个公司的名字拼一起,成为BAT

这是异构的过程。

像多米诺骨牌一样,从左到右依次把list中的元素吸收入结果中。

现在假设RDD[X]中有一个类似foldLeft的API,其签名和foldLeft一致,我现在调用foldLeft,给它一个f:(Y,X)=>Y,接下来该发生什么呢?

  1. 因为要分布计算,所以我先要把手里的很多个X分成几份,分发到不同的节点上去
  2. 每个节点把拿到的很多个X计算出一个Y出来
  3. 把所有节点的结果拿来,这时我手里就有了很多个Y
  4. 啊。。。我不知道怎么把很多个Y变成一个Y啊。。。

由于Spark的RDD不像Scala的List一样只需要推倒一副多米诺骨牌,而是要推倒很多副,最后再对很多副多米诺骨牌的结果做聚合。

这时如果是同构还好,我只需要再用f:(X,X)=>X做一遍就ok了。

但是如果是异构的,那我就必须得再需要一个f:(Y,Y)=>Y了。

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