Spark核心算子对比：`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南

Spark核心算子对比：reduceByKey与groupByKey源码级解析及生产调优指南

1. 核心机制对比

在Spark中，reduceByKey和groupByKey都是对键值对RDD（RDD[(K, V)]）进行聚合操作的高阶算子，但两者的底层实现和性能表现截然不同。

特性	reduceByKey	groupByKey
Shuffle前预聚合	✅ 启用（mapSideCombine=true）	❌ 禁用（mapSideCombine=false）
内存消耗	低（部分聚合结果缓存）	高（全量数据缓存）
Shuffle数据量	小（仅传输合并后的中间结果）	大（传输所有原始数据）
适用场景	聚合类操作（求和、求最大值等）	非聚合类操作（如全量数据收集）

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2. 源码深度解析

2.1 reduceByKey实现剖析

// 源码路径：org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions
def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = {
   
  combineByKeyWithClassTag[V](
    createCombiner = (v: V) => v,          // 初始值：直接取第一个元素
    mergeValue = func,                     // 分区内合并函数（Map端）
    mergeCombiners = func,