ation算子通过sparkContext执行提交作业的runJob，触发rdd的DAG执行
（foreach）
foreach（f） 会对rdd中的每个函数进行f操作，下面的f操作就是打印输出没有元素
saveAsTextFile
将rdd保存到hdfs指定的路径，将rdd中每一个分区保存到hdfs上的block
saveAsObjectFile
将rdd中每10个元素组成一个array，然后将这个array序列化，映射为（null，bytesWritable(y)）
写入hdfs为Sequence格式
collect
collect将分布式的rdd返回成一个scala数组，通过函数操作，将结果返回到driver节点上存储
collectAsMap
对key-value型的rdd返回一个单击的hashMap,如果key值相同则后面的元素替换前面的元素
reduceByKeyLocally
实现是先reduce再collectAsMap操作，将结果返回一个hashMao
lookup
对key-value型的rdd进行操作，通过指定的key，返回对应元素的Seq()对象，这个算子的优化在于
如果这个rdd包含分区器，那么就只对指定key所在的分区进行扫描，如果没有则会对rdd进行全量扫描
count
就是返回整个rdd元素的个数
reduce
reduce就是先将rdd中的每个分区key-value的集合进行reduceLeft，在对每个分区形成的集合reduceFeft
广播变量
他广泛用户map site join 这些小表，以及广播大变量等场景，这些数据集合在单节点内存能够容纳，不想rdd那样在节点中 打散，spark运行时会把广播变量的数据发送到各个节点，保存下来，后续计算可以复用