数据库技术：Spark高级算子aggregate所遇到的坑

　　Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使Spark在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。

　　Spark是在Scala语言中实现的，它将Scala用作其应用程序框架。与Hadoop不同，Spark和Scala能够紧密集成，其中的Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

　　Spark高级算子aggregate所遇到的坑

　　valrdd3=sc.parallelize(List("12","23","345","4567"),2)

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

　　两个分区先计算出字符串的最大长度，然后合成字符串

　　结果可能是：”24”，也可能是：”42”，体现了并行化特点。

　　valrdd4=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。值"0".toString的长度为0,"0".toString.length的长度为1。分区可能为（“12”，“23”）和（“345”，“”）；初始值为""，然后初始值和“12”，“34”比较，或者是""和“345”比较，然后和“”比较。

　　math.min("".length,"12".length)的结果是：0,math.min("0".length,"23".length)的结果是1

　　math.min("".length,"345".length)的结果是：0,math.min("0".length,"".length)的结果是：0

　　valrdd5=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”，原因如下：

　　math.min("".length,"12".length)的结果是：0,math.min("0".length,"23".length)的结果是：1

　　math.min("".length,"".length)的结果是：0,math.min("0".length,"345".length)的结果是：1

　　注意：值"0".toString的长度为0,"0".toString.length的长度为1

　　尽管创建Spark是为了支持分布式数据集上的迭代作业，但是实际上它是对Hadoop的补充，可以在Hadoop文件系统中并行运行。通过名为Mesos的第三方集群框架可以支持此行为。

　　Spark由加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms,Machines,andPeopleLab)开发，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

　　ApacheSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。现在形成一个高速发展应用广泛的生态系统。

　　SparkR是一个为R提供了轻量级的Spark前端的R包。SparkR提供了一个分布式的dataframe数据结构，解决了R中的dataframe只能在单机中使用的瓶颈，它和R中的dataframe一样支持许多操作，比如select,filter,aggregate等等。(类似dplyr包中的功能)这很好的解决了R的大数据级瓶颈问题。

　　SparkR也支持分布式的机器学习算法，比如使用MLib机器学习库。SparkR为Spark引入了R语言社区的活力，吸引了大量的数据科学家开始在Spark平台上直接开始数据分析之旅