Spark RDD实现：无需join与groupByKey计算各州城市列表及人口总和

嘿，刚接触Spark的话，用aggregateByKey或者reduceByKey确实是这类聚合场景的最优选择——既能满足你不用join和groupByKey的要求，还能保证高效的执行效率，毕竟它们会先在每个分区内做局部聚合，减少跨节点shuffle的数据量。

先给你直接上能实现需求的代码，再慢慢拆解逻辑：

用aggregateByKey实现（更灵活，适合需要自定义初始值的场景） #

// 基于你给出的rdd3进行聚合
val resultRdd = rdd3.aggregateByKey((0, List.empty[String]))(
  // 分区内聚合：把当前累加的结果和新元素合并
  (accumulator, current) => (accumulator._1 + current._2, accumulator._2 ++ current._1),
  // 分区间聚合：把两个分区的累加结果合并
  (acc1, acc2) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 ++ acc2._2)
)

// 触发计算并查看结果
resultRdd.collect()

逻辑拆解：

1. 初始值(0, List.empty[String])：每个州一开始的累计人口为0，城市列表为空。
2. 分区内聚合函数：accumulator是当前分区内已经聚合好的结果（总人数，城市列表），current是当前处理的单个元素(List(城市名), 城市人口)。我们只需要把总人数加上当前城市的人口，同时把城市列表和当前的单个城市列表拼接起来。
3. 分区间聚合函数：当多个分区的聚合结果需要合并时，直接把两个分区的总人数相加，城市列表拼接即可。

用reduceByKey实现（更简洁，适合不需要自定义初始值的场景） #

如果你的数据里每个州至少有一个城市（不会出现空key的情况），用reduceByKey会更简洁：

val resultRdd = rdd3.reduceByKey(
  (a, b) => (a._1 ++ b._1, a._2 + b._2)
)

resultRdd.collect()

这个逻辑更直接：对于同一个州的两个元素，直接把它们的城市列表拼接，人口相加，一步步合并成最终的结果。

为什么这两种方法是最优的？ #

和groupByKey相比，aggregateByKey和reduceByKey都会先在每个分区内完成局部聚合，只把分区内的聚合结果进行shuffle，而不是把所有相同key的原始数据都拉到一起，大大减少了网络传输的数据量，执行效率更高，这也是Spark中推荐的聚合方式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sree51