在spark中，我们知道一切的操作都是基于RDD的。在使用中，RDD有一种非常特殊也是非常实用的format——pair RDD，即RDD的每一行是（key, value）的格式。这种格式很像Python的字典类型，便于针对key进行一些处理。
首先，看一看spark官网[1]是怎么解释的：
reduceByKey(func, numPartitions=None)
Merge the values for each key using an associative reduce function. This will also perform the merginglocally on each mapper before sending results to a reducer, similarly to a “combiner” in MapReduce. Output will be hash-partitioned with numPartitions partitions, or the default parallelism level if numPartitions is not specified.
也就是，reduceByKey用于对每个key对应的多个value进行merge操作，最重要的是它能够在本地先进行merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义。
groupByKey(numPartitions=None)
Group the values for each key in the RDD into a single sequence. Hash-partitions the resulting RDD with numPartitions partitions. Note: If you are grouping in order to perform an aggregation (such as a sum or average) over each key, using reduceByKey or aggregateByKey will provide much better performance.
也就是，groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence。需要特别注意“Note”中的话，它告诉我们：如果需要对sequence进行aggregation操作（注意，groupByKey本身不能自定义操作函数），那么，选择reduceByKey/aggregateByKey更好。这是因为groupByKey不能自定义函数，我们需要先用groupByKey生成RDD，然后才能对此RDD通过map进行自定义函数操作。
为了更好的理解上面这段话，下面我们使用两种不同的方式去计算单词的个数[2]：
1、groupByKey
groupByKey是对每个key进行合并操作，但只生成一个sequence，groupByKey本身不能自定义操作函数。
# -*- coding:utf-8 -*-
from pyspark import SparkConf
from pyspark import SparkContext
import os
if __name__ == '__main__':
os.environ["SPARK_HOME"] = "/Users/a6/Applications/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6"
conf = SparkConf().setMaster('local').setAppName('group')
sc = SparkContext(conf=conf)
data = [('tom',90),('jerry',97),('luck',92),('tom',78),('luck',64),('jerry',50)]
rdd = sc.parallelize(data)
print rdd.groupByKey().map(lambda x: (x[0],list(x[1]))).collect()
输出：
[(‘tom’, [90, 78]), (‘jerry’, [97, 50]), (‘luck’, [92, 64])]
注意：当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大，导致传输延时。整个过程如下：
因此，在对大数据进行复杂计算时，reduceByKey优于groupByKey。
另外，如果仅仅是group处理，那么以下函数应该优先于 groupByKey ：
（1）、combineByKey 组合数据，但是组合之后的数据类型与输入时值的类型不一样。
（2）、foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用
2、reduceByKey
对数据集key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。
# -- coding:utf-8 --
from pyspark import SparkConf
from pyspark import SparkContext
import os
from operator import add
if name == ‘main’:
os.environ[“SPARK_HOME”] = “/Users/a6/Applications/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6”
conf = SparkConf().setMaster(‘local’).setAppName(‘reduce’)
sc = SparkContext(conf=conf)
data = [(‘tom’,90),(‘jerry’,97),(‘luck’,92),(‘tom’,78),(‘luck’,64),(‘jerry’,50)]
rdd = sc.parallelize(data)
print rdd.reduceByKey(add).collect()
sc.close()
输出结果
[(‘jerry’, 147), (‘luck’, 156), (‘tom’, 168)]
从上图可见，当采用reduceByKey时，Spark可以在每个分区移动数据之前将待输出数据与一个共用的key结合。 注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的。
另一方面，当调用 groupByKey时，所有的键值对(key-value pair) 都会被移动。在网络上传输这些数据非常没有必要。避免使用 GroupByKey。
为了确定将数据对移到哪个主机，Spark会对数据对的 key 调用一个分区算法。 当移动的数据量大于单台执行机器内存总量时 Spark 会把数据保存到磁盘上。 不过在保存时每次会处理一个 key 的数据，所以当单个 key 的键值对超过内存容量会存在内存溢出的异常。 这将会在之后发行的 Spark 版本中更加优雅地处理，这样的工作还可以继续完善。 尽管如此，仍应避免将数据保存到磁盘上，这会严重影响性能。
你可以想象一个非常大的数据集，在使用 reduceByKey 和 groupByKey 时他们的差别会被放大更多倍。
3、sortByKey
通过key进行排序。
#-- coding:utf-8 --
if name == ‘main’:
os.environ[“SPARK_HOME”] = “/Users/a6/Applications/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6”
conf = SparkConf().setMaster(‘local’).setAppName(‘reduce’)
sc = SparkContext(conf=conf)
data = [(5,90),(1,92),(3,50)]
rdd = sc.parallelize(data)
print rdd.sortByKey(False).collect()
print rdd.sortByKey(True).collect()
sc.close()
print rdd.sortByKey(False).collect() 的输出为
[(5, 90), (3, 50), (1, 92)]
print rdd.sortByKey(True).collect() 的输出为
[(1, 92), (3, 50), (5, 90)]
4、如果是用Python写的spark，那么有一个库非常实用：operator[3]，其中可以用的函数包括：大小比较函数，逻辑操作函数，数学运算函数，序列操作函数等等。这些函数可以直接通过“from operator import *”进行调用，直接把函数名作为参数传递给reduceByKey即可。如下：
>>> from operator import add
>>> rdd = sc.parallelize([(“a”, 1), (“b”, 1), (“a”, 1)])
>>> sorted(rdd.reduceByKey(add).collect())
[(‘a’, 2), (‘b’, 1)]