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我想用 Spark 做一些自定义 groupBy 聚合，这需要按顺序处理记录（时间戳），并且第 n 条记录的处理需要前（n-1）条记录的处理输出（听起来有点像流式传输任务？）。输入位于按日期分区的一大组文件中。

我目前的解决方案是实现一个 custom org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator，它将所有输入记录增量插入缓冲区并在最后进行所有聚合。伪代码如下：

class MyAgg extends Aggregator[IN, SortedList[IN], OUT] {
    override def zero: SortedList[IN] = SortedList.empty

    override def reduce(b: SortedList[IN], e: Event): SortedList[IN] =
        insert_into_b(e)

    override def merge(b1: SortedList[IN], b2: SortedList[IN]): SortedList[IN] =
        merge_two_lists(b1, b2)

    override def finish(b: SortedList[IN]): OUT =
        my_main_aggregation_happens_here:
            b.foldLeft ...
}

val result = myInputDS.groupBy(_.key).agg((new MyAgg()).toColumn)

这个解决方案有效，但我对性能有很大的担忧，因为 reduce 阶段根本不会减少任何东西，并且所有记录都需要存储在内存中直到最后。我希望有更好的解决方案。

能否请你帮忙？谢谢。

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