1.collect()
在驱动程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素
在hdfs//datas/motto 文件中存入文本 “家道穷必乘, 比受之以暌, 暌者, 乘也, 乘必有难, 必受之以蹇, 蹇者难也。” 加载到spark 驱动器里 然后collect ，发现返回的是一个数组
2.count()
返回数据集的元素的个数
接着上面的例子做一个测试，用count 返回
3.first()
返回数据集的第一个元素类似于take（1）
4.reduce(func)
通过func 函数接收两个参数返回一个参数，聚集数据中的所有元素
5.saveAsTextFile(path)
将数据集的元素，以textfile的形式，保存在本地文件系统，HDFS或者任何的其他hadoo支持的文件系统。对弈每个元素，spark将会调用toString方法，将它转换为文件中的文本行。
6.saveAsSequenceFile(path)
将数据集中的元素，以Hadoop sequencefile的格式，保存到指定的目录下，本地系统HDFS或者其他hadoop文件系统，这个只限于Key-Value格式，实现了hadoop 的Writable接口，或者隐式的可以转换为writable的RDD。（Spark包括了基本类型的转换，例如，Int，Double，String 等）
7.saveAsObjectFile(path)
将数据集元素写入java序列化的可以被SparkContext.objectFile()加载的简单格式中
8.take(n)
返回一个有数据集的前n个元素组成的数组。注意这个操作母线比鞥费运行执行，二十由驱动程序计算所有的元素
9.countByKey()
对（K,V）类型有效，返回一个（K，Int）对的map，表示一个key对应的元素个数
10.foreach（func）
在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新，这通常用于边缘效果，列入更新一个累加器，或者和外部存储系统进行交互