Actions算子
本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDD DAG的执行。
1．无输出
（1）foreach(f)
对RDD中的每个元素都应用f函数操作，不返回RDD和Array，而是返回Uint。
图3-25表示foreach算子通过用户自定义函数对每个数据项进行操作。本例中自定义函数为println()，控制台打印所有数据项。
2．HDFS
saveAsTextFile(path, compressionCodecClass=None)
函数将数据输出，存储到HDFS的指定目录。
将RDD中的每个元素映射转变为(Null, x.toString)，然后再将其写入HDFS。
图3-26中左侧的方框代表RDD分区，右侧方框代表HDFS的Block。通过函数将RDD的每个分区存储为HDFS中的一个Block。
3．Scala集合和数据类型
（1）collect()
collect将分布式的RDD返回为一个单机的scala Array数组。在这个数组上运用scala的函数式操作。
图3-28中的左侧方框代表RDD分区，右侧方框代表单机内存中的数组。通过函数操作，将结果返回到Driver程序所在的节点，以数组形式存储。
（2）collectAsMap()
collectAsMap对(K, V)型的RDD数据返回一个单机HashMap。对于重复K的RDD元素，后面的元素覆盖前面的元素。
图3-29中的左侧方框代表RDD分区，右侧方框代表单机数组。数据通过collectAsMap函数返回给Driver程序计算结果，结果以HashMap形式存储。
（3）reduceByKeyLocally(func)
实现的是先reduce再collectAsMap的功能，先对RDD的整体进行reduce操作，然后再收集所有结果返回为一个HashMap。
（4）lookup(key)
Lookup函数对(Key, Value)型的RDD操作，返回指定Key对应的元素形成的Seq。这个函数处理优化的部分在于，如果这个RDD包含分区器，则只会对应处理K所在的分区，然后返回由(K, V)形成的Seq。如果RDD不包含分区器，则需要对全RDD元素进行暴力扫描处理，搜索指定K对应的元素。
图3-30中的左侧方框代表RDD分区，右侧方框代表Seq，最后结果返回到Driver所在节点的应用中。
（5）count()
count返回整个RDD的元素个数。内部函数实现如下。
在图3-31中，返回数据的个数为5。一个方块代表一个RDD分区。
（6）top(num, key=None)
top可返回最大的k个元素。
相近函数说明如下。
top返回最大的k个元素。
take返回最小的k个元素。
takeOrdered返回最小的k个元素，并且在返回的数组中保持元素的顺序。
first相当于top(1)返回整个RDD中的前k个元素，可以定义排序的方式Ordering[T]。返回的是一个含前k个元素的数组。
（7）reduce(f)
通过函数func（接受两个参数，返回一个参数）聚集数据集中的所有元素。这个功能必须可交换且可关联的，从而可以正确的被并行执行。
例子：
>>> from operator import add
>>> sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]).reduce(add)
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>>> sc.parallelize((2 for _ in range(10))).map(lambda x: 1).cache().reduce(add)
10（8）fold(zeroValue, op)
fold和reduce的原理相同，但是与reduce不同，相当于每个reduce时，迭代器取的第一个元素是zeroValue。
>>> from operator import add
>>> sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]).fold(0, add)
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来源：oschina
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