在数据分析场景中，典型的计算类型分别是分组、聚合和排序。而 groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey 和 sortByKey 这些算子的功能，恰恰就是用来实现分组、聚合和排序的计算逻辑。
这些算子看上去相比其他算子的适用范围更窄，也就是它们只能作用（Apply）在 Paired RDD 之上，所谓 Paired RDD，它指的是元素类型为（Key，Value）键值对的 RDD。
但是在功能方面，可以说，它们承担了数据分析场景中的大部分职责。因此，掌握这些算子的用法，是我们能够游刃有余地开发数据分析应用的重要基础。
先来说说 groupByKey，坦白地说，相比后面的 3 个算子，groupByKey 在我们日常开发中的“出镜率”并不高。之所以要先介绍它，主要是为后续的 reduceByKey 和 aggregateByKey 这两个重要算子做铺垫。
groupByKey：分组收集
groupByKey 的字面意思是“按照 Key 做分组”，但实际上，groupByKey 算子包含两步，即分组和收集。
具体来说，对于元素类型为（Key，Value）键值对的 Paired RDD，groupByKey 的功能就是对 Key 值相同的元素做分组，然后把相应的 Value 值，以集合的形式收集到一起。换句话说，groupByKey 会把 RDD 的类型，由 RDD[(Key, Value)]转换为 RDD[(Key, Value 集合)]。
这么说比较抽象，我们还是用一个小例子来说明 groupByKey 的用法。还是我们熟知的 Word Count，对于分词后的一个个单词，假设我们不再统计其计数，而仅仅是把相同的单词收集到一起，那么我们该怎么做呢？按照老规矩，咱们还是先来给出代码实现：
object ShuffleTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 这里的下划线"_"是占位符，代表数据文件的根目录
val file: String = "D:\\testCode\\words.txt"
// 读取文件内容
//设置spark的配置文件信息
val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
.setMaster("local[2]")
//构建sparkcontext上下文对象，它是程序的入口,所有计算的源头
val sc: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)
//读取文件
val lineRDD: RDD[String] = sc.textFile(file)
lineRDD.foreach(println)
// 以行为单位做分词val
val words: RDD[String] = lineRDD.flatMap(line => line.split(" "))
words.foreach(println)
// 过滤掉空字符串
val cleanWordRDD: RDD[String] = words.filter(word => !word.equals(""))
// 把RDD元素转换为pairedRDD的形式
val kvRDD: RDD[(String, String)] = cleanWordRDD.map(word => (word, word))
//按照单词做分组收集
val wordsGroup:RDD[(String,Iterable[String])] = kvRDD.groupByKey()
wordsGroup.foreach(println)
}
}
得到的结果如下，对每个字段分组了
reduceByKey：分组聚合
reduceByKey 的字面含义是“按照 Key 值做聚合”，它的计算逻辑，就是根据聚合函数 f 给出的算法，把 Key 值相同的多个元素，聚合成一个元素。在Word Count 的实现中，我们使用了 reduceByKey 来实现分组计数
// 把RDD元素转换为（Key，Value）的形式
val kvRDD:RDD[(String, Int)]=cleanWordRDD.map(word=>(word,1))
// 按照单词做分组计数
val wordCounts:RDD[(String,Int)]=kvRDD.reduceByKey((x:Int,y:Int)=>x+y)比如再实现下每次根据单词取出一个随机数，最后拿出每个单词的最大随机数
val kvRandomRDD:RDD[(String,Int)]=cleanWordRDD.map(word=>(word,nextInt(100)))
kvRandomRDD.foreach(println)
def getmax(x:Int,y:Int)={
math.max(x,y)
}
val wordsRandom= kvRandomRDD.reduceByKey(getmax)
wordsRandom.foreach(println)
两次结果为
reduceByKey相对groupByKey的优势：
尽管 reduceByKey 也会引入 Shuffle，但相比 groupByKey 以全量原始数据记录的方式消耗磁盘与网络，reduceByKey 在落盘与分发之前，会先在 Shuffle 的 Map 阶段做初步的聚合计算
在数据分区 0 的处理中，在 Map 阶段，reduceByKey 把 Key 同为 Streaming 的两条数据记录聚合为一条，聚合逻辑就是由函数 f 定义的、取两者之间 Value 较大的数据记录，这个过程我们称之为“Map 端聚合”。相应地，数据经由网络分发之后，在 Reduce 阶段完成的计算，我们称之为“Reduce 端聚合”，在工业级的海量数据下，相比 groupByKey，reduceByKey 通过在 Map 端大幅削减需要落盘与分发的数据量，往往能将执行效率提升至少一倍。
应该说，对于大多数分组 & 聚合的计算需求来说，只要设计合适的聚合函数 f，你都可以使用 reduceByKey 来实现计算逻辑。不过，术业有专攻，reduceByKey 算子的局限性，在于其 Map 阶段与 Reduce 阶段的计算逻辑必须保持一致，这个计算逻辑统一由聚合函数 f 定义。
reduceByKey的不足：要求在map和reduce阶段计算的逻辑不一致无法解决
当一种计算场景需要在两个阶段执行不同计算逻辑的时候，reduceByKey 就爱莫能助了。比方说，还是第 1 讲的 Word Count，我们想对单词计数的计算逻辑做如下调整：在 Map 阶段，以数据分区为单位，计算单词的加和；而在 Reduce 阶段，对于同样的单词，取加和最大的那个数值。显然，Map 阶段的计算逻辑是 sum，而 Reduce 阶段的计算逻辑是 max。对于这样的业务需求，reduceByKey 已无用武之地，这个时候，就轮到 aggregateByKey 这个算子闪亮登场了。
aggregateByKey：更加灵活的聚合算子
相比其他算子，aggregateByKey 算子的参数比较多。要在 Paired RDD 之上调用 aggregateByKey，你需要提供一个初始值，一个 Map 端聚合函数 f1，以及一个 Reduce 端聚合函数 f2，aggregateByKey 的调用形式如下所示：
val rdd: RDD[(Key类型，Value类型)] = _
rdd.aggregateByKey(初始值)(f1, f2)初始值可以是任意数值或是字符串，而聚合函数我们也不陌生，它们都是带有两个形参和一个输出结果的普通函数。就这 3 个参数来说，比较伤脑筋的，是它们之间的类型需要保持一致，具体来说：初始值类型，必须与 f2 的结果类型保持一致；f1 的形参类型，必须与 Paired RDD 的 Value 类型保持一致；f2 的形参类型，必须与 f1 的结果类型保持一致。
如图
熟悉了 aggregateByKey 的用法之后，接下来，我们用 aggregateByKey 这个算子来实现刚刚提到的“先加和，再取最大值”的计算逻辑，代码实现如下所示：
// 把RDD元素转换为（Key，Value）的形式
val kvRDD: RDD[(String, Int)] = cleanWordRDD.map(word => (word, 1))
// 显示定义Map阶段聚合函数f1
def f1(x: Int, y: Int): Int = {
return x + y
}
// 显示定义Reduce阶段聚合函数f2
def f2(x: Int, y: Int): Int = {
return math.max(x, y)
}
// 调用aggregateByKey，实现先加和、再求最大值
val wordCounts: RDD[(String, Int)] = kvRDD.aggregateByKey(0) (f1, f2)结果为
再通过这个算子看看过程
在运行时，与 reduceByKey 相比，aggregateByKey 的执行过程并没有什么两样，最主要的区别，还是 Map 端聚合与 Reduce 端聚合的计算逻辑是否一致。值得一提的是，与 reduceByKey 一样，aggregateByKey 也可以通过 Map 端的初步聚合来大幅削减数据量，在降低磁盘与网络开销的同时，提升 Shuffle 环节的执行性能。
sortByKey：排序
在这一讲的最后，我们再来说说 sortByKey 这个算子，顾名思义，它的功能是“按照 Key 进行排序”。给定包含（Key，Value）键值对的 Paired RDD，sortByKey 会以 Key 为准对 RDD 做排序。算子的用法比较简单，只需在 RDD 之上调用 sortByKey() 即可：
val rdd: RDD[(Key类型，Value类型)] = _
rdd.sortByKey()在默认的情况下，sortByKey 按照 Key 值的升序（Ascending）对 RDD 进行排序，如果想按照降序（Descending）来排序的话，你需要给 sortByKey 传入 false。
总结下来，关于排序的规则，你只需要记住如下两条即可：
升序排序：调用 sortByKey()、或者 sortByKey(true)；
降序排序：调用 sortByKey(false)。
总结
一来，这 4 个算子的作用范围，都是 Paired RDD；二来，在计算的过程中，它们都会引入 Shuffle。而 Shuffle 往往是 Spark 作业执行效率的瓶颈，因此，在使用这 4 个算子的时候，对于它们可能会带来的性能隐患，我们要做到心中有数
groupByKey 是无参算子，你只需在 RDD 之上调用 groupByKey() 即可完成对数据集的分组和收集。但需要特别注意的是，以全量原始数据记录在集群范围内进行落盘与网络分发，会带来巨大的性能开销。因此，除非必需，你应当尽量避免使用 groupByKey 算子
利用聚合函数 f，reduceByKey 可以在 Map 端进行初步聚合，大幅削减需要落盘与分发的数据量，从而在一定程度上能够显著提升 Shuffle 计算的执行效率。对于绝大多数分组 & 聚合的计算需求，只要聚合函数 f 设计得当，reduceByKey 都能实现业务逻辑。reduceByKey 也有其自身的局限性，那就是其 Map 阶段与 Reduce 阶段的计算逻辑必须保持一致。
对于 Map 端聚合与 Reduce 端聚合计算逻辑不一致的情况，aggregateByKey 可以很好地满足这样的计算场景。aggregateByKey 的用法是 aggregateByKey(初始值)(Map 端聚合函数，Reduce 端聚合函数)，对于 aggregateByKey 的 3 个参数，你需要保证它们之间类型的一致性。一旦类型一致性得到满足，你可以通过灵活地定义两个聚合函数，来翻着花样地进行各式各样的数据分析。
最后，对于排序类的计算需求，你可以通过调用 sortByKey 来进行实现。sortByKey 支持两种排序方式，在默认情况下，sortByKey() 按 Key 值的升序进行排序，sortByKey() 与 sortByKey(true) 的效果是一样的。如果想按照降序做排序，你只需要调用 sortByKey(false) 即可。