Spark基础学习：掌握RDD算子（2）

（四）按键归约算子 - reduceByKey()
1、按键归约算子功能

• reduceByKey()算子的作用对像是元素为(key,value)形式（Scala元组）的RDD，使用该算子可以将相同key的元素聚集到一起，最终把所有相同key的元素合并成一个元素。该元素的key不变，value可以聚合成一个列表或者进行求和等操作。最终返回的RDD的元素类型和原有类型保持一致。

2、按键归约算子案例
任务1、在Spark Shell里计算学生总分

• 成绩表，包含四个字段（姓名、语文、数学、英语），只有三条记录
• 创建成绩列表scores，基于成绩列表创建rdd1，对rdd1按键归约得到rdd2，然后查看rdd2内容

val scores = List(("张钦林", 78), ("张钦林", 90), ("张钦林", 76),
                  ("陈燕文", 95), ("陈燕文", 88), ("陈燕文", 98),
                  ("卢志刚", 78), ("卢志刚", 80), ("卢志刚", 60))
val rdd1 = sc.makeRDD(scores)
val rdd2 = rdd1.reduceByKey((x, y) => x + y)
rdd2.collect.foreach(println)

任务2、在IDEA里计算学生总分

• 可能存在问题：在Windows下的IDEA中访问HDFS报错Could not locate executable null\bin\winutils.exe

• 下载对应版本的winutils.exe，放在hadoop安装目录的bin子目录里

• 

• 配置hadoop环境变量

•  

   

• 创建Maven项目 - SparkRDDDemo

• 

   

   

• 将java目录改为scala

• 

• 在pom.xml文件里添加依赖和构建插件

•  

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
           xmlns:xsi=