比如我的内存中存在如下的以key-value形式的数据集（RDD）：
hello:1 sparkSubmit:1 red:1 sparkSubmit:1 hello:2 hello:1 hello:4 red:1 red:1 red:1 ... ...
reduceByKey的作用对象是(key, value)形式的RDD，而reduce有减少、压缩之意，reduceByKey的作用就是对相同key的数据进行处理，最终每个key只保留一条记录。
保留一条记录通常有两种结果。一种是只保留我们希望的信息，比如每个key出现的次数。第二种是把value聚合在一起形成列表，这样后续可以对value做进一步的操作
以上面的数据集为例，在spark中比如是word：RDD[(String, Int)] 两个字段分别是word、单个单词在不同文件中出现的次数，现在我们需要统计每个单词出现的总次数。
我们可以这样写：
val word = rdd1.reduceByKey((x,y) => x+y)对上述的写法简化一下：
val word= rdd1.reduceByKey(_+_)reduceByKey
reduceByKey会寻找相同key的数据，当找到这样的两条记录时会对其value(分别记为x,y)做(x,y) => x+y的处理，即只保留求和之后的数据作为value。反复执行这个操作直至每个key只留下一条记录。
如果觉得简化后的写法比较难易理解，先看不简化之前的写法是这样理解的，以上面的数据集为例，从左到右第一个hello这个key对应的值是1，这个1就是不简化写法之前的x，然后继续找从左到右第五个又是hello，那么第二个找到的helloKey对应的value是2，这个2就是不简化写法之前的y。然后reduceByKey就对当前找到的这两个相同的key的value做一个加法，然后得到一个新的key-value，这个新的的key-value的key就是hello而value就是相加以后的结果3，然后继续找第三个key为hello的单词，找到以后和刚才相加以后得到的新的hello：3继续相加，此时你可以把之前相加得到的3作为x，把找到的第三个key为hello的单词对应的value作为y，然后继续相加，再得到第二个新的key-vlaue，这个第二个新的key-vlaue的key为hello，value为4，然后这个第二个新的vlaue4又作为x，然后在继续找其他的相同的key，找到后以此类推。
而简化以后的写法第一个_下划线就代表x，第二个_下划线代表y。然后原理就是上面写的