Spark核心算子对比：reduceByKey与groupByKey源码级解析及生产调优指南
1. 核心机制对比
在Spark中，reduceByKey和groupByKey都是对键值对RDD（RDD[(K, V)]）进行聚合操作的高阶算子，但两者的底层实现和性能表现截然不同。
| 特性 | reduceByKey | groupByKey |
|---|---|---|
| Shuffle前预聚合 | ✅ 启用（mapSideCombine=true） | ❌ 禁用（mapSideCombine=false） |
| 内存消耗 | 低（部分聚合结果缓存） | 高（全量数据缓存） |
| Shuffle数据量 | 小（仅传输合并后的中间结果） | 大（传输所有原始数据） |
| 适用场景 | 聚合类操作（求和、求最大值等） | 非聚合类操作（如全量数据收集） |
2. 源码深度解析
2.1 reduceByKey实现剖析
// 源码路径：org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions
def reduceByKey(func: (V, V) => V): RDD[(K, V)] = {combineByKeyWithClassTag[V](createCombiner = (v: V) => v, // 初始值：直接取第一个元素mergeValue = func, // 分区内合并函数（Map端）mergeCombiners = func, 
