谁能给出了如何在以下火花agrregate动作产生的（9,4）RDD.aggregate动作如何工作（即如何理解参数）？
val rdd = sc.parallelize(List(1,2,3,3))
rdd.aggregate((0, 0))
((x, y) =>
(x._1 + y, x._2 + 1),
(x, y) =>
(x._1 + y._1, x._2 + y._2))
res : (9,4)
这是星火2.1.0这里（应该没有多大关系，但是......）
转到the official documentation of aggregate（又名scaladoc）和阅读：
使用给定的组合函数和中性的“零值”聚合每个分区的元素，然后聚合所有分区的结果。这个函数可以返回与RDD类型不同的结果类型U.因此，我们需要一个将T合并成U的操作，以及一个合并两个U的操作，就像在scala.TraversableOnce中一样。这两个函数都可以修改并返回它们的第一个参数，而不是创建一个新的U以避免内存分配。
签名是如下（除去隐式参数不特别有趣）：
aggregate[U](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U): U
的scaladoc说：
零值为的累加结果的初始值seqOp运算符的每个分区以及combOp运算符的不同分区的组合结果的初始值 - 这通常是中性元素（例如，无列表拼接或0求和）
在你的情况，zeroValue是(0, 0)。
SEQOP用于分区
在你的情况中累积结果的运营商，seqOp是(x, y) => (x._1 + y, x._2 + 1)这是接受两对功能，遗憾的是名为x和y（我会打电话至少或者甚至使用模式匹配和部分功能，即case ((x1, y1), (x2, y2)) => ...）。
鉴于你有n分区（你可以检查出来使用rdd.getNumPartition），seqOp将被称为n倍。
的scaladoc说：
combOp关联运营商使用的结果不同分区
这意味着combOp将所有结果相结合的seqOp和应用功能相结合：
(x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2)
它是ag ain写得很差，所以你看到太多，我甚至会拨打噪音。我会写出如下功能：
{ case ((x1, y1), (x2, y2)) => (x1 + x2, y1 + y2) }
按照类型并给予适当的名称，最终一切都在斯卡拉变得更加容易;-)
结果基本上总说，一个详细的解释：我们希望有一个元组（A，B），其中一个是所有元素的总和和b是他们的数量。
这是通过初始化为（0,0）完成的，然后我们有两个功能：
第一个函数只是做加法，当我们在同一时间得到一个单一的元素，即元组是通过将值添加到第一个元素并向第二个元素添加1（count）来从单个元素更新。
第二功能合并两个结果，以便它只是做元件滴添加
让我们考虑输入数据的例子：
让说1,2是在分区1和3，图3是在隔壁3
分区1计算
分区1将STA rt与（0,0）。
然后第一个函数开始工作。
当我们添加一个我们得到（1,1）。第一个元素是总和（0 + y，其中y是1），第二个元素是计数（0 + 1）。
现在我们加2，所以我们得到（1 + 2,1 + 1）=（3,2）。第一个元素是我们迄今为止所看到的值的总和，第二个元素是它们的数量。
分区2计算
在第二分区我们再次用（0,0）开始，然后我们从第二得到（3,1）从所述第一3和（6,2）。
合并的结果
现在第二个功能进场合并两个：通过总结这两个元素得到（9,4）
我们合并（3,2）和（6,2）