val rdd3 = sc.parallelize(List("12","23","345","4567"),2)
rdd3.aggregate("")((x,y) => math.max(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y)
兩個磁區先計算出字串的最大長度，然后合成字串
結果可能是：”24”，也可能是：”42”，體現了并行化特點，
val rdd4 = sc.parallelize(List("12","23","345",""),2)
rdd4.aggregate("")((x,y) => math.min(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y)
結果是：”10”，也可能是”01”，
原因：注意有個初始值””，其長度0，然后0.toString變成字串，值"0".toString的長度為0,"0".toString.length的長度為1 ，磁區可能為（“12”，“23”）和（“345”，“”）；初始值為""，然后初始值和“12”，“34”比較，或者是""和“345”比較，然后和“”比較，
math.min("".length, "12".length ) 的結果是：0 , math.min("0".length, "23".length ) 的結果是1
math.min("".length, "345".length) 的結果是：0 , math.min("0".length, "".length) 的結果是：0
val rdd5 = sc.parallelize(List("12","23","","345"),2)
rdd5.aggregate("")((x,y) => math.min(x.length, y.length).toString, (x,y) => x + y)
結果是：”11”，原因如下：
math.min("".length, "12".length ) 的結果是：0 , math.min("0".length, "23".length ) 的結果是：1
math.min("".length, "".length) 的結果是：0 , math.min("0".length, "345".length) 的結果是：1
注意：值"0".toString的長度為0,"0".toString.length的長度為1
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標籤：大數據
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