spark action记录

1.reduce(func):通过函数func先聚集各分区的数据集，再聚集分区之间的数据，func接收两个参数，返回一个新值，新值再做为参数继续传递给函数func，直到最后一个元素

2.collect():以数据的形式返回数据集中的所有元素给Driver程序，为防止Driver程序内存溢出，一般要控制返回的数据集大小

3.count()：返回数据集元素个数

4.first():返回数据集的第一个元素

5.take(n):以数组的形式返回数据集上的前n个元素

6.top(n):按默认或者指定的排序规则返回前n个元素，默认按降序输出

7.takeOrdered(n,[ordering]):按自然顺序或者指定的排序规则返回前n个元素

8.countByKey():作用于K-V类型的RDD上，统计每个key的个数，返回(K,K的个数)

9.collectAsMap():作用于K-V类型的RDD上，作用与collect不同的是collectAsMap函数不包含重复的key，对于重复的key。后面的元素覆盖前面的元素

10.lookup(k)：作用于K-V类型的RDD上，返回指定K的所有V值

11.aggregate(zeroValue:U)(seqOp:(U,T)=>U,comOp(U,U)=>U):

seqOp函数将每个分区的数据聚合成类型为U的值，comOp函数将各分区的U类型数据聚合起来得到类型为U的值

12.fold(zeroValue:T)(op:(T,T)=>T):通过op函数聚合各分区中的元素及合并各分区的元素，op函数需要两个参数，在开始时第一个传入的参数为zeroValue,T为RDD数据集的数据类型，，其作用相当于SeqOp和comOp函数都相同的aggregate函数

13.saveAsFile(path:String):将最终的结果数据保存到指定的HDFS目录中

14.saveAsSequenceFile(path:String):将最终的结果数据以sequence的格式保存到指定的HDFS目录中