在spark中，reduceByKey、groupByKey和combineByKey这三种算子用的较多，其中：
•reduceByKey用于对每个key对应的多个value进行merge操作，最重要的是它能够在本地先进行merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义；
•groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence，groupByKey本身不能自定义函数，需要先用groupByKey生成RDD，然后才能对此RDD通过map进行自定义函数操作
比较发现，使用groupByKey时，spark会将所有的键值对进行移动，不会进行局部merge，会导致集群节点之间的开销很大，导致传输延时。
CombineByKey是一个比较底层的算子，用法如下：
combineByKey(createCombiner,mergeValue,mergeCombiners,partitioner,mapSideCombine)
createCombiner:在第一次遇到Key时创建组合器函数，将RDD数据集中的V类型值转换C类型值（V => C）；
mergeValue：合并值函数，再次遇到相同的Key时，将createCombiner的C类型值与这次传入的V类型值合并成一个C类型值（C,V）=>C
mergeCombiners:合并组合器函数，将C类型值两两合并成一个C类型值
partitioner：使用已有的或自定义的分区函数，默认是HashPartitioner
mapSideCombine：是否在map端进行Combine操作,默认为true