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前言
在一开始学习spark的wordcount案例的时候，我们使用过reduceByKey这个算子，用这个算子可以将tuple（key/value）类型的数据按照key进行聚合；
函数签名
def reduceByKey(func: (V, V) => V ): RDD[(K, V)]def reduceByKey(func: (V, V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K, V)]
函数说明
可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行聚合
本文详细探讨了Spark中的reduceByKey和groupByKey算子。reduceByKey允许按照key对value进行聚合操作，如求和，适用于大规模数据处理。而groupByKey则将相同key的所有value收集到一起，形成一个迭代器。通过案例分析，展示了两个算子在实际应用中的区别和使用场景。
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