spark的RDDAPI总结

　下面是RDD的基础操作API介绍：

操作类型	函数名	作用
转化操作	map()	参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，返回值是新的RDD
	flatMap()	参数是函数，函数应用于RDD每一个元素，将元素数据进行拆分，变成迭代器，返回值是新的RDD
	filter()	参数是函数，函数会过滤掉不符合条件的元素，返回值是新的RDD
	distinct()	没有参数，将RDD里的元素进行去重操作
	union()	参数是RDD，生成包含两个RDD所有元素的新RDD
	intersection()	参数是RDD，求出两个RDD的共同元素
	subtract()	参数是RDD，将原RDD里和参数RDD里相同的元素去掉
	cartesian()	参数是RDD，求两个RDD的笛卡儿积
行动操作	collect()	返回RDD所有元素
	count()	RDD里元素个数
	countByValue()	各元素在RDD中出现次数
	reduce()	并行整合所有RDD数据，例如求和操作
	fold(0)(func)	和reduce功能一样，不过fold带有初始值
	aggregate(0)(seqOp,combop)	和reduce功能一样，但是返回的RDD数据类型和原RDD不一样
	foreach(func)	对RDD每个元素都是使用特定函数