一、说明
1.过滤：遍历聚集，获取满意指定条件的元素组成新聚集
2.转化 / 映射（map）：将聚集中的每个元素映射到某一个函数
List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)中每个元素加 1，得到List(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)。
3.扁平化：将嵌套聚集睁开成单一聚集。nestedList.flatten把List(List(1, 2, 3), List(4, 5, 6), List(7, 8, 9))转化为List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
4.扁平化 + 映射（flatMap）：先进行 map 操作，再进行 flatten 操作wordList.flatMap(x => x.split(" "))把List("hello world", "hello zpark", "hello scala")中的每个字符串按空格拆分后合并成List("hello", "world", "hello", "zpark", "hello", "scala")。
5.分组（group）：按照指定规则对聚集元素分组
6.简化（归约）：通过指定逻辑聚合聚集数据。reduceLeft与reduce底层实现相似，reduceRight计算次序相反
7.折叠（fold）：化简的特别情况
Reduce 简化（归约） ：通过指定的逻辑将聚集中的数据进行聚合，从而镌汰数据，最终获取结果。
Fold 折叠：化简的一种特别情况。
实现对聚集中单词计数并取排名前三结果。步骤为将字符串拆分成单词、雷同单词分组、统计单词出现次数、按计数降序排序、取前三个结果。
对List("Hello Scala Hbase kafka", "Hello Scala Hbase", "Hello Scala", "Hello")操作后可得到出现次数前三的单词及次数。
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