大数据培训Action-takeOrdered(n)案例
作用：返回该RDD排序后的前n个元素组成的数组
需求：创建一个RDD，统计该RDD的条数
（1）创建一个RDD
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(2,5,4,6,8,3))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at <console>:24
（2）统计该RDD的条数
scala> rdd.takeOrdered(3)
res18: Array[Int] = Array(2, 3, 4)
大数据培训Action-aggregate案例
参数：(zeroValue: U)(seqOp: (U, T) ⇒ U, combOp: (U, U) ⇒ U)
作用：aggregate函数将每个分区里面的元素通过seqOp和初始值进行聚合，然后用combine函数将每个分区的结果和初始值(zeroValue)进行combine操作。这个函数最终返回的类型不需要和RDD中元素类型一致。
需求：创建一个RDD，将所有元素相加得到结果
（1）创建一个RDD
scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10,2)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[88] at makeRDD at <console>:24
（2）将该RDD所有元素相加得到结果
scala> rdd.aggregate(0)(_+_,_+_)
res22: Int = 55
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