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rdd=sc.paralelize([1,2,3,4,5])
#查看分区数
rdd.getNumPartitions()
输出：4
#数据按照分区形式打印
rd.glom().collect()
输出：[[1],[2],[3],[4,5]]1、map和flatMap
2、reduce、fold、aggregate
（1）reduce
这里是两种方式，输出是：15
（2）fold
x：初始聚合值，y：当前元素，zero的值就是初始聚合值，初始聚合值的类型决定了最后返回的类型。
最终输出：13
（3） aggregate
第二行输出：[[2,4],[6,1]]
最后输出：13
3、filter, distinct
第二行结果：[1,2,3,2,3,4,3,4,5,4,5,6,5,6,7]
第四行结果：[2,2,4,4,6,6]
第五行结果：[1,2,3,4,5,6,7]
4、交集insersection、并集union、排序sortBy
5、PairRDD的算子
groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey
reduceByKeyLocally：
返回的就不是rdd格式的了，返回一个字典。
