RDD算子其他的都比较好理解，唯独fold和agg这俩稍微比较难理解一点，因为scala语言这个语法个人感觉有点异于其他语言。

先说说reduce()函数，他和fold()函数也就一个初始值的区别：

val rdd=list1.parallelize（List(1,2,3,4)）

rdd.reduce((x,y)=>x+y)

其实就是 1+2+3+4 返回10 ，x其实指代的就是返回值，y是对rdd元素的遍历。意思是对 l中的数据进行累加。

对与fold()函数来说：

rdd.fold(0)((x,y)=>x+y)

这个计算其实 0 + 1 + 2 + 3 + 4.

reduce()和fold()返回值的数据类型必须和rdd是一样的。aggregate()函数就打破了这个限制。比如我返回(Int, Int)。

2. rdd.aggregate(value)(seqOp, combOp)

要算平均值，我就有两个值是要求的，一个是rdd的各元素的累加和，另一个是元素计数，我初始化为(0, 0)。

rdd.aggregate(0, 0)(seqOp, combOp)

seqOp是：(x, y) => (x._1 + y, x._2 + 1)

对于这个x，它代指的是返回值，而y是对rdd各元素的遍历。
在aggregate()这也一样，x不是返回值吗，我返回值是(Int, Int)啊，它有两个元素啊，我可以用x._1和x._2来代指这两个元素的，y不是rdd的元素遍历吗，那我x._1 + y就是各个元素的累加和啊，x._2 + 1就是元素计数啊。遍历完成后返回的(Int, Int)就是累加和和元素计数啊。
按理说有这么一个函数就应该结束了，后边那个combOp是干嘛的？
因为我们的计算是分布式计算，这个函数是将累加器进行合并的。
例如第一个节点遍历1和2, 返回的是(3, 2)，第二个节点遍历3和4, 返回的是(7, 2)，那么将它们合并的话就是3 + 7, 2 + 2，用程序写就是

(x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2)

r = rdd.aggregate(0, 0)(
(acc, value) => (acc._1 + value, acc._2 + 1), 
(acc1, acc2) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2)
)
m = r._1 / r._2.toFload