1.reduceByKey(func)
功能：
使用 func 函数合并具有相同键的值。
示例：
val list = List("hadoop","spark","hive","spark")
val rdd = sc.parallelize(list)
val pairRdd = rdd.map((_,1))
pairRdd.reduceByKey(_+_).collect.foreach(println)
上例中，我们先是建立了一个list，然后建立通过这个list集合建立一个rdd
然后我们通过map函数将list的rdd转化成键值对形式的rdd
然后我们通过reduceByKey方法对具有相同key的值进行func(_+_)的累加操作。
输入结果如下
(hive,1) (spark,2) (hadoop,1) list: List[String] = List(hadoop, spark, hive, spark) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[127] at parallelize at command-3434610298353610:2 pairRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[128] at map at command-3434610298353610:3
pairRdd.collect.foreach(println) //打印pairRdd (hive,1) (spark,1) (hadoop,1) (spark,1)
我们需要留意的事情是，我们调用了reduceByKey操作的返回的结果类型是
org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)]
注意，我们这里的collect()方法的作用是收集分布在各个worker的数据到driver节点。
如果不使用这个方法，每个worker的数据只在自己本地显示，并不会在driver节点显示。
2.groupByKey()
功能：
对具有相同key的value进行分组。
示例：
val list = List("hadoop","spark","hive","spark")
val rdd = sc.parallelize(list)
val pairRdd = rdd.map(x => (x,1))
pairRdd.groupByKey().collect.foreach(println)
我们同样是对跟上面同样的pairRdd进行groupByKey()操作
得出的结果为
(hive,CompactBuffer(1)) (spark,CompactBuffer(1, 1)) (hadoop,CompactBuffer(1)) list: List[String] = List(hadoop, spark, hive, spark) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[130] at parallelize at command-3434610298353610:2 pairRdd: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[131] at map at command-3434610298353610:3
可以看到，结果并不是把具有相同key值进行相加，而是就简单的进行了分组，生成一个sequence。
其实，我们可以把groupByKey()当作reduceByKey(func)操作的一部分，
reduceByKey(func)先是对rdd进行groupByKey()然后在对每个分组进行func操作。
pairRdd.reduceByKey(_+_).collect.foreach(println) 等同于 pairRdd.groupByKey().map(t => (t._1,t._2.sum)).collect.foreach(println)
我们这里通过groupByKey()后调用map遍历每个分组，然后通过t => (t._1,t._2.sum)对每个分组的值进行累加。
因为groupByKey()操作是把具有相同类型的key收集到一起聚合成一个集合，集合中有个sum方法，对所有元素进行求和。
注意，（k，v）形式的数据，我们可以通过 ._1，._2 来访问键和值，
用占位符表示就是 _._1，_._2，这里前面的两个下划线的含义是不同的，前边下划线是占位符，后边的是访问方式。
我们记不记得 ._1，._2，._3 是元组的访问方式。我们可以把键值看成二维的元组。
3.reduceByKey(func)和groupByKey()的区别
reduceByKey()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()也是对每个key对应的多个value进行操作，但是只是汇总生成一个sequence，本身不能自定义函数，只能通过额外通过map(func)来实现。
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()。
虽然groupByKey().map(func)也能实现reduceByKey(func)功能，但是，优先使用reduceByKey(func)