在reduceByKey() api spark中获取密钥
在Spark中，reduceByKey()是一个用于对键值对RDD进行聚合操作的API。它将具有相同键的值进行合并，并返回一个新的RDD，其中每个键对应一个聚合后的值。
在使用reduceByKey() API时，不需要获取密钥。reduceByKey()会自动根据键对RDD中的值进行聚合。它使用并行计算的方式，在集群上对键值对进行分区和聚合操作，以提高计算效率。
reduceByKey()的优势在于它能够高效地处理大规模的数据集，并且可以在分布式环境下进行并行计算。它适用于需要对键值对进行聚合操作的场景，例如单词计数、求和等。
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print(reduce_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y).take(100))
错误：
for k, v in iterator:
ValueError: need more than 1 v
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编辑：所以玩火花壳，我认为我根本不理解treeR
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value join is not a member of org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row]
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import org.apache.spark.SparkContext._
impor
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val rdd = sc.parallelize(List(("k1", "v11"), ("k1", "v21"), ("k2", &#
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理解reduceByKey函数定义Scala
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