spark reduceByKey && groupByKey

reduceBykey是一个transformation 算子

reduceByKey：   使用 func 函数合并具有相同键的值。对于每个key对应的多个value进行了merge操作，最重要的是它能够先在本地进行merge操作。merge可以通过func自定义。

groupByKey ： 对每个key对应的多个value进行操作，但是只是汇总生成一个sequence（返回值是一个（key，iterable[]）），本身不能自定义函数，只能通过额外通过map(func)来实现。

在词频统计中，reduceByKey可以实现词频的累加统计，groupByKey也可以实现，下面展示2种实现方法

val data:RDD[String]=spark.sparkContext.textFile(datapath)
data.flatMap(x=>x.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println(_))

val data:RDD[String]=spark.sparkContext.textFile(datapath)

data.flatMap(x=>x.split(" ")).map((_,1)).groupByKey().map(x=>(x._1,x._2.toList.sum)).foreach(println(_))

使用reduceByKey()的时候，本地的数据先进行merge然后再传输到不同节点再进行merge，最终得到最终结果。

而使用groupByKey()的时候，并不进行本地的merge，全部数据传出，得到全部数据后才会进行聚合成一个sequence，

groupByKey()传输速度明显慢于reduceByKey()。