0. PairRDD的意思
rdd_1就是一般的非pairRDD，rdd_2为pairRDD对象，而有些SparkAPI操作是针对pairRDD对象的，例如后面将要介绍的mapValues()操作。
1. partitionBy()函数
rdd.partitionBy(int, function)，可以对RDD对象分区，第一个参数是分区的个数，第二个对象是自定义分区函数，其作用暂时没弄清楚！
实验代码：
实验结果：
在创建RDD对象的时候，采用parallelize()分了3个区，之后用partitionBy()函数，分了2个区。
2. cache()函数
对于需要重复用到的且占用内存小的RDD对象，可以通过rdd.cache()存储起来，之后再次使用的时候，直接读取内存中的RDD对象，节省时间。
3. mapValues()函数
rdd.mapValues(func)对pairRDD的value进行map操作，不涉及key的操作，只会修改value。
实验代码：
实验结果：
可以看出，通过map()函数可以实现mapValues()函数的功能。
4. sortBy()
用法为：rdd.sortBy(func, ascending, numPartitions)
该函数对RDD对象中的元素进行排序，第一个参数必选，其他参数可选，func指代根据什么标准进行排序，ascending为True的时候为True升序，反之为降序, 第三个参数numPartitions指定重新分区的个数。
实验代码：
实验结果：
5. count(), countByValue()和countByKey()
count()用于计数RDD中元素个数。
countByValue()计数RDD中不同元素的相同value的个数，即根据value相同累加。
countByKey()根据key相同累加，这三个函数中，只有countByKey()只能用于pairRDD对象，其他二者无限制。
实验代码：
实验结果：
注意：countByValue()和countByKey()返回的都是map，不是List。
6. take()和top()
take()取RDD对象中的前几个元素，不排序
top()取RDD对象中的最大的几个元素，降序
实验代码：
实验结果：
