*
   * - `createCombiner`, which turns a V into a C (e.g., creates a one-element list)
   

* - `mergeValue`, to merge a V into a C (e.g., adds it to the end of a list)

* - `mergeCombiners`, to combine two C's into a single one.

      In addition, users can control the partitioning of the output RDD, and whether to perform


   * map-side aggregation (if a mapper can produce multiple items with the same key).
   
def combineByKey[C](

createCombiner: V => C,在遍历RDD的数据集合过程中，对于遍历到的(k,v)，如果combineByKey第一次遇到值为k的Key（类型K），那么将对这个(k,v)调用combineCombiner函数，它的作用是将v转换为c(类型是C，聚合对象的类型，c作为局和对象的初始值)

mergeValue: (C, V) => C,在遍历RDD的数据集合过程中，对于遍历到的(k,v)，如果combineByKey不是第一次(或者第二次，第三次…)遇到值为k的Key（类型K），那么将对这个(k,v)调用mergeValue函数，它的作用是将v累加到聚合对象（类型C）中


    mergeCombiners: (C, C) => C,因为combineByKey是在分布式环境下执行，RDD的每个分区单独进行combineByKey操作，最后需要对各个分区的结果进行最后的聚合，它的函数类型是(C,C)=>C，每个参数是分区聚合得到的聚合对象。


    partitioner: Partitioner,
    mapSideCombine: Boolean = true,
    serializer: Serializer = null): RDD[(K, C)] = {
  //实现略
  }