对 combineByKey 的理解，参看，http://luojinping.com/2016/01/22/%E5%88%9D%E5%AD%A6Spark/
combineByKey应用举例
求均值
val rdd = sc.textFile(“气象数据”)
val rdd2 = rdd.map(x=>x.split(” “)).map(x => (x(0).substring(“从年月日中提取年月”),x(1).toInt))
val createCombiner = (k: String, v: Int)=> {
(v,1)
}
val mergeValue = (c:(Int, Int), v:Int) => {
(c._1 + v, c._2 + 1)
}
val mergeCombiners = (c1:(Int,Int),c2:(Int,Int))=>{
(c1._1 + c2._1, c1._2 + c2._2)
}
val vdd3 = vdd2.combineByKey(
createCombiner,
mergeValue,
mergeCombiners
)
rdd3.foreach(x=>println(x._1 + “: average tempreture is ” + x._2._1/x._2._2)
spark 和 hbase 的结合看这里，Spark算子：RDD行动Action操作(7)–saveAsNewAPIHadoopFile、saveAsNewAPIHadoopDataset， Spark算子：RDD行动Action操作(6)–saveAsHadoopFile、saveAsHadoopDataset，SparkSQL读取HBase数据，通过自定义外部数据源
另外，这一个系列文章也不错，标签：spark算子
这也不错，还保持着持续更新，lujinhong
各种算子的解释也看这里，样例有助于理解，spark常用transformation和action.html