SparkCore之RDD编程（RDD的转换之Key-Value类型常用）
（1）partitionBy
对pairRDD进行分区操作，如果原有的partionRDD和现有的partionRDD是一致的话就不进行分区， 否则会生成ShuffleRDD，即会产生shuffle过程。
（2）reduceByKey(func, [numTasks])
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置。
（3）groupByKey
groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个seq。
reduceByKey和groupByKey的区别
- reduceByKey：按照key进行聚合，在shuffle之前有combine（预聚合）操作，返回结果是RDD[k,v]。
- groupByKey：按照key进行分组，直接进行shuffle。
（4）aggregateByKey
参数：(zeroValue:U,[partitioner: Partitioner]) (seqOp: (U, V) => U,combOp: (U, U) => U)
作用：在kv对的RDD中，，按key将value进行分组合并，合并时，将每个value和初始值作为seq函数的参数，进行计算，返回的结果作为一个新的kv对，然后再将结果按照key进行合并，最后将每个分组的value传递给combine函数进行计算（先将前两个value进行计算，将返回结果和下一个value传给combine函数，以此类推），将key与计算结果作为一个新的kv对输出。
（5）foldByKey
参数：(zeroValue: V)(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)]
作用：aggregateByKey的简化操作，seqop和combop相同
（6）combineByKey[C]
参数：(createCombiner: V => C, mergeValue: (C, V) => C, mergeCombiners: (C, C) => C)
作用：针对相同K，将V合并成一个集合
参数描述：
- createCombiner: combineByKey() 会遍历分区中的所有元素，因此每个元素的键要么还没有遇到过，要么就和之前的某个元素的键相同。如果这是一个新的元素,combineByKey()会使用一个叫作createCombiner()的函数来创建那个键对应的累加器的初始值
- mergeValue: 如果这是一个在处理当前分区之前已经遇到的键，它会使用mergeValue()方法将该键的累加器对应的当前值与这个新的值进行合并
- mergeCombiners: 由于每个分区都是独立处理的， 因此对于同一个键可以有多个累加器。如果有两个或者更多的分区都有对应同一个键的累加器， 就需要使用用户提供的 mergeCombiners() 方法将各个分区的结果进行合并。
reduceByKey、foldByKey、aggregateByKey、combineByKey之间的区别和联系见
https://blog.csdn.net/weixin_43497444/article/details/105347191
（7）sortByKey([ascending], [numTasks])
在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD
（8）mapValues
针对于(K,V)形式的类型只对V进行操作
（9）join(otherDataset, [numTasks])
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD
（10）cogroup(otherDataset, [numTasks])
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable,Iterable))类型的RDD