有一处不是不是很明白？

Nobody has claimed this yet.

您好，我在看 [DBSCAN算法的Spark实现.ipynb](https://github.com/lyhue1991/PythonAiRoad/blob/master/DBSCAN%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%9A%84Spark%E5%AE%9E%E7%8E%B0.ipynb) 代码时候，有一处不是很明白，希望可以解答一下。
文中在第八步骤
```python
/*================================================================================*/
// 八，求每一个簇的代表核心和簇元素数量
/*================================================================================*/
....
val rdd_result = rdd_cluster.reduceByKey((a,b)=>{
val id_set = a._3 | b._3 # 不明白
val result = if(a._2>=b._2) (a._1,a._2,id_set)
else (b._1,b._2,id_set)
result
})
...
```
在这里，`rdd_cluster`进行了按照键的归并操作，但是rdd_cluster的已经是聚类的结果了，就说明`rdd_cluster`的键都是唯一的，没有重复的，所以我认为这一步骤`reduceByKey`是无用操作，是吗？
第二，如果我的第一的疑问有问题，那么成功运行了`reduceByKey`的逻辑，但是在`reduceByKey`的代码中，对相同类的邻居集合进行了并集`|`操作，为什么邻居数量`result._2`取的不是`id_set`的长度，而是`Max(a._2,b._2)`？

Read DBSCAN算法的Spark实现.ipynb, starting at step eight and the construction of rdd_cluster before reduceByKey. Trace whether keys can repeat and how the tuple fields are defined. Done means the notebook clearly explains the aggregation and the relationship between the merged id_set and the reported count.

Written by the indexing model from the issue text.