http://spark.apache.org/docs/1.6.0/api/scala/index.html#org.apache.spark.rdd.PairRDDFunctions 

val words = Array("one", "two", "two", "three", "three", "three")    val wordPairsRDD = sc.parallelize(words).map(word => (word, 1))    val wordCountsWithReduce = wordPairsRDD.reduceByKey(_ + _)    val wordCountsWithGroup = wordPairsRDD.groupByKey().map(t => (t._1, t._2.sum))

reduceByKey(func: (V,V) => V, numPartitions: Int): RDD[(K,V)]

reduceByKey用于对每个key对应的多个value进行本地先merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义

groupByKey(numPartitions: Int): RDD[(K,Iterable[V])]

groupByKey也是对每个key进行操作，但是只生成一个sequence。如果需要对sequence进行aggregation操作时，groupByKey本身是不能自定义操作函数的。

(1) 采用reduceByKey时，spark可以在每个分区shuffle之前，将待输出的数据与一个共用的key结合。即在shuffle之前调用lamdba函数，先计算一遍。等shuffle候，再执行lamdba函数。减少了shuffle过程的数据量。

(2)groupByKey 不接受lamdba函数，spark只能shuffle所有的k-v pair.之后再调用lamdba函数计算。造成了集群节点之间的开销很大。

注意：

（1）在对进行复杂计算时，reduceByKey优于groupByKey

（2）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。