groupBy
和SQL中groupby一样，只是后面必须结合聚合函数使用才可以。
例如：
hour.filter($"version".isin(version: _*)).groupBy($"version").agg(countDistinct($"id"), count($"id")).show()
groupByKey
对Key-Value形式的RDD的操作。
例如(取自link)：
val a = sc.parallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "spider", "eagle"), 2)
val b = a.keyBy(_.length)//给value加上key，key为对应string的长度
b.groupByKey.collect
//结果 Array((4,ArrayBuffer(lion)), (6,ArrayBuffer(spider)), (3,ArrayBuffer(dog, cat)), (5,ArrayBuffer(tiger, eagle)))
reduceByKey
与groupByKey功能一样，只是实现不一样。本函数会先在每个分区聚合然后再进行总的统计，如图：
而groupByKey则是
因此，本函数比groupByKey节省了传播的开销，尽量少用groupByKey