groupBy

和SQL中groupby一樣，只是後面必須結合聚合函數使用才可以。

例如：

hour.filter($"version".isin(version: _*)).groupBy($"version").agg(countDistinct($"id"), count($"id")).show()

groupByKey

對Key-Value形式的RDD的操作。

例如(取自link)：

val a = sc.parallelize(List("dog", "tiger", "lion", "cat", "spider", "eagle"), 2)
val b = a.keyBy(_.length)//給value加上key，key為對應string的長度
b.groupByKey.collect
//結果 Array((4,ArrayBuffer(lion)), (6,ArrayBuffer(spider)), (3,ArrayBuffer(dog, cat)), (5,ArrayBuffer(tiger, eagle)))
 

reduceByKey

與groupByKey功能一樣，只是實現不一樣。本函數會先在每個分區聚合然後再進行總的統計，如圖：

而groupByKey則是

因此，本函數比groupByKey節省了傳播的開銷，盡量少用groupByKey

參考

• https://www.iteblog.com/archives/1357.html
• http://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/50556871
• http://blog.cheyo.net/178.html

Spark中groupBy groupByKey reduceByKey的區別