实际开发过程中遇到了需要实现选择性聚合的场景，即对于某一个key对应的数据，将满足条件的记录进行聚合，不满足条件的则不进行聚合。

使用spark处理这种计算场景时，想到了使用combineByKey算子，先将输入数据中的value映射成含一个元素的ArrayBuffer（scala中相当于java中的ArrayList），然后在聚合时对满足聚合条件的记录聚合后覆盖这一个ArrayBuffer，不满足条件的待聚合的两条记录都填入ArrayBuffer。最后调用flatMap将ArrayBuffer中的元素分拆。

比如下面的代码实现了对某个字段聚合时，按照时间条件进行选择性的聚合：

val rdd1 = sc.textFile(dayDayDir).union(sc.textFile(thisDayDir))    .map(line => line.split("\\|"))    .filter(arr => if(arr.length != 14 || !arr(3).substring(0, 8).equals(lastDay)) false else true)    .map(arr => (arr(0), arr))    .reduceByKey( (pure, after) => reduceSession(pure, after))    .map(tup => (tup._2(13), tup._2))    .combineByKey( x => ArrayBuffer(x),    (x:ArrayBuffer[Array[String]],y) => combineMergeValue(x, y),    (x:ArrayBuffer[Array[String]],y:ArrayBuffer[Array[String]]) => combineMergeCombiners(x, y))    .flatMap(tup => arrToStr(tup._2))def combineMergeValue(x:ArrayBuffer[Array[String]], y:Array[String])                    : ArrayBuffer[Array[String]] = {    var outList = x.clone()    var outarr = y.clone()    var flag = true    for(i <- 0 until outList.length){        if(checkTime(outList(i)(3), outList(i)(4), y(3), y(4))) {            outarr = reduceSession(outList(i), y)            outList(i) = outarr            flag = false        }    }    if(flag) {        outList += y    }    outList}def combineMergeCombiners(x:ArrayBuffer[Array[String]], y:ArrayBuffer[Array[String]])                : ArrayBuffer[Array[String]] = {    var outList = x.clone();    for(i <- 0 until y.length){    var outarr = y(i).clone()    var flag = true    for(j <- 0 until outList.length){        if(checkTime(outList(j)(3), outList(j)(4), y(i)(3), y(i)(4))) {            outarr = reduceSession(outList(j), y(i))            outList(j) = outarr            flag = false        }    }    if(flag) {        outList += y(i)    }    }    outList}