RDD（Resilient Distributed Datasets）是 Spark 中最基本的数据结构，是适合做分布式计算的。那如何在分布式系统中，对数据 求和，计数，求均值 呢？
现在有数字 $1$ ~ $9$ 分布在 4 个分区中
val list = 1 to 9
val numRdd = sc.parallelize(list, 4).cache()
// TODO 0. 打印分区
println("0. 分区情况为：")
println(numRdd.glom().collect().map(_.mkString("[", "，", "]")).mkString("\n") + "\n")
0. 分区情况为：
[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]
[7, 8, 9]
求和
val sum = numRdd.reduce((a, b) => a + b)
利用 reduce 算子可以得到结果，它的工作原理是将数据 shuffle 到一个节点做加法：
◎ reduce 做加法但是，当数据量非常巨大时，就会收到磁盘 io 以及网络带宽的限制。如果，在将数据发送到下游节点之前，首先上游节点分别做求和，再将求和结果发送给下游节点做相加，那么，磁盘 io 以及网络带宽将不会是瓶颈了，而且也更充分的利用了分布式的优势
◎ aggregate 预聚合做加法具体实现：
val sum = numRdd.aggregate(0)((sum, element) => sum + element, _ + _)
Tips
aggregate(z)(seqOp, combOp) 算子接收 3 个参数：
- z: 初始值
- seqOp: 分区内用于预聚合的操作函数
- combOp: 对分区结果进行合并的操作函数
求平方和
val sumOfSquares = numRdd.aggregate(0)((sum, element) => sum + element * element, _ + _)
计数
理解上面的求和之后，计数就更简单了：分区内计数后，再将分区间的计数结果相加即可
val count = numRdd.aggregate(0)((count, _) => count + 1, _ + _)
◎ aggregate 预聚合计数求平均
利用 aggregate 算子求分布式系统的均值也是顺理成章：
- 在分区内 求和 及 计数 ，传给下游节点
- 下游节点分别对上游的求和结果和计数结果进行累加
- $均值= \frac{总求和}{总计数} $
◎ aggregate 预聚合求均值val (sum, count) = numRdd.
aggregate(0, 0)((x, y) => (x._1 + y, x._2 + 1), (x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2))
val avg = sum / count
上例中初始值为二元组，第一个值表示求和，第二个值表示计数