1.reducebykey和groupbykey的区别
2.reduceByKey与groupByKey的区别
3.groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey区别
4.RDD（二）：RDD算子

reducebykey和groupbykey的区别

       reduceByKey用于对每个key对应的多个value进行merge操作，最重要的是它能够在本地先进行merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义。

       groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence。需要特别注意“Note”中的话，它告诉我们：如果需要对sequence进行aggregation操作（注意，groupByKey本身不能自定义操作函数），那么，选择reduceByKey 比 aggregateByKey更好。这是因为groupByKey不能自定义函数，我们需要先用groupByKey生成RDD，然后才能对此RDD通过map进行自定义函数操作。

reduceByKey与groupByKey的区别

       reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有个聚合操作，返回结果是RDD【k,v】

        groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle

        开发指导：建议使用reduceByKey，但需要注意是否会影响业务逻辑

groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey区别

       ä¸‰è€…都可以做分组操作。reduceByKey、aggregateByKey不但分组还做了聚合操作

        groupByKey直接进行shuffle操作，数据量大的时候速度较慢。

        reduceByKey、aggregateByKey在shuffle之前可能会先进行聚合，聚合后的数据再进行shuffle，这样一来进行shuffle的数据会变少，速度会快。

        reduceByKey、aggregateByKey的区别是前者不同partition以及partition之间的聚合操作是一样的，而后者可以指定两种操作来对应于partition之间和partition内部不同的聚合操作，并且aggregateByKey可以指定初始值。

        在aggregateByKey中，如果两种操作是一样的，可以使用foldByKey来代替，并且只传一个操作函数。foldBykey和reudceBykey的区别是前者可以指定一个初始值。

RDD（二）：RDD算子

       本文主要探讨RDD算子的概念及其应用，包括本地对象的API、分布式对象的API（Transformation和Action算子）以及各类算子的功能和特性。在RDD的使用中，Transformation算子和Action算子共同构成了数据处理的核心。

       Transformation算子用于处理数据并生成新的httphandle源码RDD，如map、flatMap、reduceByKey、mapValues、groupBy等。这些算子在生成新RDD时，其逻辑基于接收的flash制作游戏源码处理函数，如map算子将数据一条条处理，flatMap进行Map操作后解除嵌套，reduceByKey对KV型RDD进行自动分组并完成组内聚合操作。

       Action算子则与Transformation算子不同，其返回值非RDD，如countByKey、虚拟网站隐藏源码collect、reduce、fold、first、take、top、股票 接口 爬虫源码count、takeSample、takeOrdered、foreach、saveAsTextFile。Action算子用于执行指令，wx抓娃娃源码如计算统计信息或输出结果至本地文件。collect算子特别需要注意，它将所有分区数据收集至Driver中，若数据量过大，可能会导致内存溢出。

       分区操作算子包括MapPartition和ForEachPartition，前者一条条处理数据，后者一次传递整个分区数据。PartitionBy用于对KV型RDD进行自定义分区，而Repartition&Coalesce用于对RDD分区进行重新分区，但需谨慎操作以避免增加分区数量导致的Shuffle。

       在面试中，常常会问到groupByKey和reduceByKey的区别。groupByKey在进行分组之前对数据进行预聚合，从而在Shuffle分组节点减少被Shuffle的数据量，降低网络I/O开销，显著提升性能。因此，对于涉及分组+聚合的场景，推荐优先使用reduceByKey。

       本文总结了RDD算子的基本分类和特性，以及在实际应用中的注意事项，希望对理解和使用RDD提供有益的指导。