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在本节课中，我们深入学习了Spark RDD的reduceByKey()算子。reduceByKey()主要用于处理元素为(key, value)形式的RDD，能够将相同key的元素聚集并合并，最终返回一个新RDD，其元素类型与原RDD保持一致。通过案例演示，我们首先完成了统计各人点赞总数的任务，通过创建二元组数组并使用reduceByKey()进行按键归约，得到了每个人的点赞总数。接着，我们通过统计学生总分的任务，展示了如何从文本文件中读取数据，生成二元组成绩列表，并使用reduceByKey()计算每个学生的总分。课堂练习进一步扩展了应用，通过map()算子将结果转换为三元组或字符串形式，展示了如何计算学生的平均分并以不同格式输出。通过这些学习，我们掌握了reduceByKey()算子在数据聚合中的强大功能，能够高效地处理键值对数据，进行求和、统计等操作。