释义

根据RDD中的某个属性进行分组，分组后形式为(k, [v1, v2, ...])
方法签名如下：

def groupByKey(): RDD[(K, Iterable[V])] = self.withScope {
    ...
}

案例

查看每个科目有哪些学生选择

object TestGroupByKey {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("TestReduceByKey").setMaster("local[1]")
    val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
    val data = Array(("Science", "Jack"), ("Science", "Tom"), ("Music", "Nancy"), ("Sport", "Tom"), ("Music", "Tony"))
    val result: Array[(String, Iterable[String])] = sc.parallelize(data)
      .groupByKey()
      .collect()
    result.foreach(println)
  }
}

输出

(Music,CompactBuffer(Nancy, Tony))
(Science,CompactBuffer(Jack, Tom))
(Sport,CompactBuffer(Tom))

解释

1. 根据key分组，即根据科目分组，分组后为K-V型RDD，key为科目，value为元素是学生名字的CompactBuffer

• 这是Spark定义的结构（源码），类似于Scala原生的ArrayBuffer，但比后者性能更好
• CompactBuffer 继承自序列，因此它很容易的进行遍历和迭代，可以把它理解成一个列表

2. groupByKey 与groupBy 的最大区别就是前者计算后CompactBuffer 的元素没有原始的key，而后者有