最佳实践 | RDS & POLARDB归档到X-Pack Spark计算
部分RDS和POLARDB For MySQL的用户曾遇到如下场景：当一张表的数据达到几千万时，你查询一次所花的时间会变多。
这时候采取水平分表的策略，水平拆分是将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中，这些数据库中的表结构完全相同。
本文将介绍如何把这些水平分表的表归档到X-Pack Spark数仓，做统一的大数据计算。
Spark基本的RDD算子之groupBy，groupByKey，mapValues
1. groupby
def groupBy[K: ClassTag](f: T => K): RDD[(K, Iterable[T])]
def groupBy[K: ClassTag](f: T => K, numPartitions: Int): RDD[(K, Iterable[T])]
def groupBy[K: ClassTag](f: T => K, p: Partitioner): RDD[(K, Iterable[T])]
groupBy算子接收一个函数，这个函数返回的值作为key，然后通过这个key来对里面的元素进行分组。
