Spark聚合函数如何 - aggregateByKey有效吗？

假设我在3个节点上有一个分发系统,我的数据分布在这些节点中.例如,我有一个test.csv文件,它存在于所有3个节点上,它包含2列:

**row   | id,  c.**
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row1  | k1 , c1  
row2  | k1 , c2  
row3  | k1 , c3  
row4  | k2 , c4  
row5  | k2 , c5  
row6  | k2 , c6  
row7  | k3 , c7  
row8  | k3 , c8  
row9  | k3 , c9  
row10 | k4 , c10   
row11 | k4 , c11  
row12 | k4 , c12 

然后我使用SparkContext.textFile将文件读出为rdd等等.据我所知,每个spark worker节点都会读取文件中的一部分.所以现在让我们说每个节点都会存储:

节点1:行1~4

节点2:第5~8行

节点3:第9~12行

我的问题是,假设我想对这些数据进行计算,我需要将一个键组合在一起,因此键值对将是[k1 [{k1 c1} {k1 c2} {k1 c3}]]..等等.

有一个函数叫做groupByKey()使用非常昂贵,aggregateByKey()建议使用.所以我不知道怎么做groupByKey()和aggregateByKey()引擎盖下的作品？有人可以使用我上面提供的例子来解释吗？在洗牌之后,每个节点上的行都在哪里？