Spark中的aggregate和aggregateByKey的区别及疑惑

aggregate(zeroValue,seq,comb,taskNums)

将初始值和第一个分区中的第一个元素传递给seq函数进行计算，然后将计算结果和第二个元素传递给seq函数，直到计算到最后一个值。第二个分区中也是同理操作。最后将初始值、所有分区的结果经过combine函数进行计算（先将前两个结果进行计算，将返回结果和下一个结果传给combine函数，以此类推），并返回最终结果。

>>> data = sc.parallelize((1,2,3,4,5,6),2)
>>> def seq(a,b):
...     print 'seqOp:'+str(a)+"\t"+str(b)
...     return min(a,b)
...
>>> def combine(a,b):
...     print 'comOp:'+str(a)+"\t"+str(b)
...     return a+b
...
>>> data.aggregate(3,seq,combine)
seqOp:3  1
seqOp:1  2
seqOp:1  3
seqOp:3  4
seqOp:3  5
seqOp:3  6
comOp:3  1
comOp:4  3
7
>>>

从上面的代码的输出结果可以看出，1,2,3被分到一个分区中，4,5,6被分到一个分区中。3先和第一个元素1传给seq函数，返回最小值1，然后将1和第二个元素2传给seq函数，返回1，以此类推，最后返回第一个分区中的最小值1。第二个分区一样道理，最后结果返回最小值3.最后将初始值3和两个分区的结果经过combine函数进行计算，先将初始值3和第一个分区的结果1传给combine函数，返回4，然后将4和第二个分区结果3传给combine函数，返回最终结果7。

aggregateByKey(zeroValue,seq,comb,taskNums)

在kv对的RDD中，，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine函数进行计算（先将前两个value进行计算，将返回结果和下一个value传给combine函数，以此类推），将key与计算结果作为一个新的kv对输出。

见代码：

>>> data = sc.parallelize([(1,3),(1,2),(1,4),(2,3)])
>>> def seq(a,b):
...     return max(a,b)
...
>>> def combine(a,b):
...     return a+b
...
>>> data.aggregateByKey(3,seq,comb,4).collect()
[(1, 10), (2, 3)]

但是，在使用时遇到了问题，困惑：

在启动pyspark时，如果是./bin/pyspark –master local[3]或3以上的数字或*都会返回预期的结果。

如果数字小鱼等于2，结果就会有出入。如[(1,7)(2,3)]。

不知道什么原因，网上有人说：怀疑对于data的计算默认使用并行计算，而我们设置lcoal时没有指定所用的cores数目，导致并行计算无法执行，只能保持某个计算结果，最终导致计算结果的错误。。。