简述reduceByKey和reduce的区别？

Spark 4月前 0 46

reduceByKey和reduce是Apache Spark中两种常见的操作，它们在功能和用途上有一些关键区别：

定义和用途：
- reduceByKey是一个转换操作（transformation），主要用于键值对（Pair RDDs）的数据集。它对每个键对应的值进行聚合操作。
- reduce是一个行动操作（action），它适用于任何RDD，不仅限于键值对。它将RDD中的所有元素聚合成单个结果。
操作层级：
- reduceByKey在每个键上工作，对每个键的所有值应用一个reduce函数，然后返回一个新的RDD，其中包含每个键及其对应的聚合结果。
- reduce直接在RDD的所有元素上工作，不区分键值，将整个RDD的元素聚合成一个单一的结果值。
返回类型：
- reduceByKey返回一个新的RDD，每个键有一个聚合后的值。
- reduce返回一个单一的值，是对所有元素应用聚合函数后的结果。
应用场景：
- reduceByKey常用于需要按键对数据进行聚合的场景，如计算每个类别的总数或总和。
- reduce用于更一般的聚合任务，如求和、找最大值/最小值，这些操作不考虑数据中的键值对结构。
分布式执行：
- reduceByKey在执行聚合操作前会进行shuffle，以确保同一个键的所有值都在同一个分区上。
- reduce不涉及shuffle，它在每个分区上执行本地聚合，然后对所有分区的结果进行全局聚合。

示例

假设有一个包含城市名和各城市温度的数据集：