Apache spark 如何访问reduceByKey和combineByKey中使用的两个关键对象？

reduceByKey和combineByKey使用Function2聚合同一密钥的计数。由于Function2只传递键的当前计数，因此如何访问与reduceByKey和combineByKey一起使用的实际两个键对象？

将两个键组合成一个元组2，然后您可以轻松地执行reduceByKey和combineByKey

这是一个例子

JavaRDD<Tuple3<String,String,Integer>> data = { .... };
JavaPairRDD<Tuple2<String, String>, Integer> map = data.mapToPair(new PairFunction<Tuple3<String,String,Integer>, Tuple2<String,String>, Integer>() {
    @Override
    public Tuple2<Tuple2<String, String>, Integer> call(Tuple3<String, String, Integer> t) throws Exception {
        return new Tuple2<Tuple2<String, String>, Integer>(new Tuple2<String, String>(t._1(),t._2()),t._3());
    }
});

map.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
    @Override
    public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
        return v1+v2;
    }
});

javarddata={….}；
javapairrdmap=data.mapToPair（新的PairFunction（）{
@凌驾
公共Tuple2调用（tuple3t）引发异常{
返回新的Tuple2（新的Tuple2（t._1（），t._2（）），t._3（））；
}
});
map.reduceByKey（新函数2（）{
@凌驾
公共整数调用（整数v1、整数v2）引发异常{
返回v1+v2；
}
});

我找到了解决方案。感谢Kaushal和Justin之前的回答。

为了澄清，这个问题与访问RDD中的任意密钥无关。它是关于在reduceByKey和combineByKey处理RDD时访问匹配键。例如，RDD有4个键/变量对。两对具有相同的“A1”键，另外两对具有相同的“B1”键。在通过Function2（）的reduceByKey方法中，它只传递匹配键的值。在本例中，如何访问匹配键“A1”的实际对象？根据上面的说明，这个问题是关于在reduceByKey和combineByKey处理RDD时访问匹配键。。JavaPairRDD已经存在一组键/值对，其中一些对具有匹配的键。在通过Function2（）的reduceByKey和combineByKey方法中，它们只传递匹配键的值。在本例中，如何使用匹配的键“A1”访问实际的键对象？使用JavaPairdd的查找函数，如

Pairdd.lookup（key）

根据键获取值。