TreeAggregate In Spark

Question

treeAggregateはどのようにして最大限の最小限の機能を実現するのですか？表現

{ 
    math.max(U, v) 
    U 
} 

の

scala> val z = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6), 2) 
z: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24 


scala> z.treeAggregate(0)(
| math.max(_, _), math.max(_, _) 
|) 
res0: Int = 6 


scala> z.treeAggregate(0)(
    |  seqOp = (U, v) => { 
    |   math.max(U, v) 
    |   U 
    |  }, 
    |  combOp = (U1, U2) => { 
    |   math.max(U1, U2) 
    |   U1 
    |  }) 
res1: Int = 0 

Answer 1

結果は、2番目の構造は基本的にRDDの左端の要素を選択された全体ので、それはに似て動作させるために

​​

にコードを変更、Uです最初の集計式