RDD中操作分类两大类型：转换(transformation)和行动(action)
转换：通过操作将一个RDD转换成另外一个RDD。
行动：将一个RDD进行求值或者输出。
所有这些操作主要针对两种类型的RDD：
(1) 数值RDD
(2) 键值对RDD
我们用的最多的就是键值对RDD，然后引起一些比如说数据的不平衡，这个也就是键值对RDD引起
的。
RDD的所有转换操作都是懒执行的，只有当行动操作出现的时候Spark才会去真的运行，也就是说不
管你前面定义了多少RDD的转换，你在做这件事的时候它是不执行的，只有你在触发RDD的action操
作的时候，它所有你前面定义的东西，它才会全部执行，那为什么这么做呢？其实spark是为了做优
化，就是在你定义的这条路径里面，就是不是所有人都能够定义的非常优化的一些操作，这个时候
spark就会去为你分析你的执行路径是否是最优的，如果不是最优的，它会帮你去把它做到最优化，
因为你前面都还没有触发，所以说spark可以决定哪些东西能触发，哪些东西不能触发，比如说你前
面定义了很多的转换操作，但是最后你没有设置一个行动操作，OK，那前面这些步骤对spark来说都
是无用的，也就是说我不用动这些东西，那么这个就是RDD的操作。
转换操作：是从一个RDD转换到另外一个RDD，也就是说它的输出结果是另外一个RDD。
行动操作：它的目的是把一个RDD转换成最终的数据，这个最终的数据要么是转换成scala里面的具
体的集合类型，要么直接存储到外部存储上，比如说save到整个的Hadoop上。
那这个是行动操作和转换操作它们的区别。
转换操作
1 def map[U: ClassTag](f: T => U) 将函数应用于RDD的每一个元素，并返回一个新的RDD
2 def filter(f: T => Boolean) 通过提供的产生boolean条件的表达式来返回符合结果为True的新的
RDD
下面这个示例则证明了RDD的懒执行：
当我们在加载一个不存在的text文件时，我定义成功了，那这个时候我执行了一个collect，这个
collect就是将所有Worker节点上的数据去全都搂到Master节点上，那搂的时候就执行collect了，但这
个时候就发现它不存在，从这种方式就可以看出整个RDD的执行其实就是懒执行的操作。
3 def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U] 将函数应用于RDD中的每一项，
对于每一项都产生一个集合，并将集合中的元素压扁成一个集合。
4 mapPartitions
def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U],preservesPartitions: Boolean = false):
RDD[U]
将函数引用于RDD的每一个分区，每一个分区运行一次，函数需要能够接受Iterator类型，
然后返回Iterator.
// Entering paste mode (ctrl-D to finish)
def partitionsFun(index : Int, iter : Iterator[(String,String)]) : Iterator[String] = {
var woman = List[String]()
while (iter.hasNext){
val next = iter.next()
next match {
case (_,"female") => woman = "["+index+"]"+next._1 :: woman case _ => } }
woman.iterator
}
// Exiting paste mode, now interpreting.
partitionsFun: (index: Int, iter: Iterator[(String, String)])Iterator[String]
5 mapPartitionsWithIndex
def mapPartitionsWithIndex[U: ClassTag](
f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U],
preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U]
将函数应用于RDD中的每一个分区，每一个分区运行一次，函数能够接受一个分区的索引值和一个代表分区内所有数据的Iterator类型，需要返回Iterator类型。
首先创建一个RDD：
val person = sc.makeRDD(List(("a","female"),("b","male"),("c","female")))
6 sample
def sample(
withReplacement: Boolean,
fraction: Double,
seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T]
在RDD中以seed为种子返回大致上有fraction比例个数据样本RDD，withReplacement表示是否采
用放回式抽样。
