2.请举例说明reduceByKey和groupByKey的区别。

在Spark中，reduceByKey和groupByKey都是用于对RDD中的键值对进行聚合操作的函数，但它们有一些重要的区别：

- reduceByKey：按照key将相同的value进行合并，并返回一个新的键值对RDD。在合并时，reduceByKey会先在每个分区内部进行局部聚合，然后将各个分区的结果再进行全局聚合，因此它可以高效地处理大规模数据集。例如，对于一个包含键值对（a,1）、（b,2）、（a,3）和（c,4）的RDD，使用reduceByKey可以得到（a,4）、（b,2）和（c,4）。

- groupByKey：按照key将相同的value放在一起，并返回一个新的键值对RDD。与reduceByKey不同，groupByKey不会对value进行合并，而是将所有相同key的value放在一个迭代器中，因此它的效率相对较低。例如，对于一个包含键值对（a,1）、（b,2）、（a,3）和（c,4）的RDD，使用groupByKey可以得到（a,[1,3]）、（b,[2]）和（c,[4]）。

因此，一般来说，如果需要对相同key的value进行聚合操作，应该优先考虑使用reduceByKey，而如果需要对相同key的value进行集合操作，则可以使用groupByKey。