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def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C): RDD[(K, C)]

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, numPartitions: Int): RDD[(K, C)]

def combineByKey[C](createCombiner: (V) => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C, partitioner: Partitioner, mapSideCombine: Boolean = true, serializer: Serializer = null): RDD[(K, C)]

该函数用于将RDD[K,V]转换成RDD[K,C],这里的V类型和C类型可以相同也可以不同。

其中的参数：

createCombiner：组合器函数，用于将V类型转换成C类型，输入参数为RDD[K,V]中的V,输出为C

mergeValue：合并值函数，将一个C类型和一个V类型值合并成一个C类型，输入参数为(C,V)，输出为C

mergeCombiners：合并组合器函数，用于将两个C类型值合并成一个C类型，输入参数为(C,C)，输出为C

numPartitions：结果RDD分区数，默认保持原有的分区数

partitioner：分区函数,默认为HashPartitioner

mapSideCombine：是否需要在Map端进行combine操作，类似于MapReduce中的combine，默认为true

看下面例子：

1. scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",1),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))
2. rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[64] at makeRDD at :21
3.  
4. scala> rdd1.combineByKey(
5. | (v : Int) => v + "_",
6. | (c : String, v : Int) => c + "@" + v,
7. | (c1 : String, c2 : String) => c1 + "$" + c2
8. | ).collect
9. res60: Array[(String, String)] = Array((A,2_$1_), (B,1_$2_), (C,1_))

其中三个映射函数分别为：
createCombiner: (V) => C
(v : Int) => v + “_” //在每一个V值后面加上字符_，返回C类型(String)
mergeValue: (C, V) => C
(c : String, v : Int) => c + “@” + v //合并C类型和V类型，中间加字符@,返回C(String)
mergeCombiners: (C, C) => C
(c1 : String, c2 : String) => c1 + “$” + c2 //合并C类型和C类型，中间加$，返回C(String)
其他参数为默认值。

最终，将RDD[String,Int]转换为RDD[String,String]。

再看例子：

1. rdd1.combineByKey(
2. (v : Int) => List(v),
3. (c : List[Int], v : Int) => v :: c,
4. (c1 : List[Int], c2 : List[Int]) => c1 ::: c2
5. ).collect
6. res65: Array[(String, List[Int])] = Array((A,List(2, 1)), (B,List(2, 1)), (C,List(1)))

最终将RDD[String,Int]转换为RDD[String,List[Int]]。

def foldByKey(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

def foldByKey(zeroValue: V, numPartitions: Int)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

def foldByKey(zeroValue: V, partitioner: Partitioner)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]

该函数用于RDD[K,V]根据K将V做折叠、合并处理，其中的参数zeroValue表示先根据映射函数将zeroValue应用于V,进行初始化V,再将映射函数应用于初始化后的V.

直接看例子：

1. scala> var rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))
2. scala> rdd1.foldByKey(0)(_+_).collect
3. res75: Array[(String, Int)] = Array((A,2), (B,3), (C,1))
4. //将rdd1中每个key对应的V进行累加，注意zeroValue=0,需要先初始化V,映射函数为+操
5. //作，比如("A",0), ("A",2)，先将zeroValue应用于每个V,得到：("A",0+0), ("A",2+0)，即：
6. //("A",0), ("A",2)，再将映射函数应用于初始化后的V，最后得到(A,0+2),即(A,2)
7.  

再看：

1. scala> rdd1.foldByKey(2)(_+_).collect
2. res76: Array[(String, Int)] = Array((A,6), (B,7), (C,3))
3. //先将zeroValue=2应用于每个V,得到：("A",0+2), ("A",2+2)，即：("A",2), ("A",4)，再将映射函
4. //数应用于初始化后的V，最后得到：(A,2+4)，即：(A,6)
5.  

再看乘法操作：

1. scala> rdd1.foldByKey(0)(_*_).collect
2. res77: Array[(String, Int)] = Array((A,0), (B,0), (C,0))
3. //先将zeroValue=0应用于每个V,注意，这次映射函数为乘法，得到：("A",0*0), ("A",2*0)，
4. //即：("A",0), ("A",0)，再将映射函//数应用于初始化后的V，最后得到：(A,0*0)，即：(A,0)
5. //其他K也一样，最终都得到了V=0
6.  
7. scala> rdd1.foldByKey(1)(_*_).collect
8. res78: Array[(String, Int)] = Array((A,0), (B,2), (C,1))
9. //映射函数为乘法时，需要将zeroValue设为1，才能得到我们想要的结果。
10.  
11.  

在使用foldByKey算子时候，要特别注意映射函数及zeroValue的取值。