python-理解PySpark Reduce（）

我正在用PySpark学习Spark，并尝试使用函数reduce（）的不同人员来正确理解它，但是我做了一些事情，得到了一个对我来说毫无意义的结果。

我以前用reduce执行的示例是一些基本的东西，比如：

>>> a = sc.parallelize(['a','b','c','d'])
>>> a.reduce(lambda x,y:x+y)
'abcd'

>>> a = sc.parallelize([1,2,3,4])
>>> a.reduce(lambda x,y:x+y)
10
>>> a = sc.parallelize(['azul','verde','azul','rojo','amarillo'])
>>> aV2 = a.map(lambda x:(x,1))
>>> aRes = aV2.reduceByKey(lambda x,y: x+y)
>>> aRes.collect()
[('rojo', 1), ('azul', 2), ('verde', 1), ('amarillo', 1)]

但我试过了：

>>> a = sc.parallelize(['a','b','c','d'])
>>> a.reduce(lambda x,y:x+x)
'aaaaaaaa'

结果我期待着“aaaa”，但没有“a aaaa a”

我正在阅读reduce（）文档，寻找答案，但我想我遗漏了一些东西。

谢谢！