在Spark中，aggregateByKey函数用于在每个分区上对键值对进行聚合操作，并返回一个新的RDD。默认情况下，aggregateByKey操作不会更新初始值，而是返回一个新的聚合结果。

以下是一个示例代码，展示了如何使用aggregateByKey来实现不更新初始值的功能：

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object AggregateByKeyExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("AggregateByKeyExample").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)

    // 创建一个包含键值对的RDD
    val data = sc.parallelize(List(("a", 1), ("b", 2), ("a", 3), ("b", 4), ("c", 5)))

    // 定义一个初始值
    val initialValue = (0, 0)

    // 使用aggregateByKey函数来实现不更新初始值
    val result = data.aggregateByKey(initialValue)(
      // 分区内聚合函数
      (acc, value) => (acc._1 + value, acc._2 + 1),
      // 分区间聚合函数
      (acc1, acc2) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)
    )

    // 打印结果
    result.collect().foreach(println)

    sc.stop()
  }
}

在上面的示例中，我们创建了一个包含键值对的RDD，并定义了一个初始值(0, 0)。然后，我们使用aggregateByKey函数对RDD进行聚合操作。在分区内聚合函数中，我们将每个键对应的值累加到初始值的第一个元素上，并将计数累加到初始值的第二个元素上。在分区间聚合函数中，我们将两个分区的结果进行累加。最后，我们打印出聚合结果。

运行上述代码，将得到以下输出：

(a,(4,2))
(b,(6,2))
(c,(5,1))

注意，初始值(0, 0)并没有被更新，而是作为结果的一部分返回。