一、键值对RDD的创建
1.从文件中加载
2.通过并行集合（数组）创建RDD
二、常用的键值对RDD转换操作
1.reduceByKey(func)
功能：使用func函数合并具有相同键的值
2.groupByKey()
功能：对具有相同键的值进行分组
3.keys
4.values
5.sortByKey()
默认按升序排序，括号里写false为降序排序
6.mapValues(func)
功能：对键值对RDD中的每个value都应用一个函数，key不会发生变化。
7.join
功能：把几个RDD当中元素key相同的进行连接
8.combineByKey
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
注意：前三个函数的参数类型要对应；第一次遇到Key时调用createCombiner，再次遇到相同的Key时调用mergeValue合并值
例：编程实现自定义Spark合并方案。给定一些销售数据，数据采用键值对的形式<公司，收入>，求出每个公司的总收入和平均收入，保存在本地文件
提示：可直接用sc.parallelize在内存中生成数据，在求每个公司总收入时，先分三个分区进行求和，然后再把三个分区进行合并。只需要编写RDD combineByKey函数的前三个参数的实现。
三、综合实例
题目：给定一组键值对("spark",2),("hadoop",6),("hadoop",4),("spark",6)，键值对的key表示图书名称，value表示某天图书销量，请计算每个键对应的平均值，也就是计算每种图书的每天平均销量。
