说明
类似 sample() 算子，根据指定的规则从数据集中抽取数据
应用场景
经过 filter、groupBy 算子运算后，数据可能会出现倾斜（即：某个分区的数据量特别大），通过sample算子采样出一份样本来
声明
def takeSample(
withReplacement: Boolean, // 是否有放回抽样（true=有放回，false=无放回）
num: Int, // 要抽取的样本数量（必须 ≥0）
seed: Long = Utils.random.nextLong // 随机种子（可选，指定后抽样结果可复现）
): Array[ T ]
参数：
withReplacement：
true：为泊松算法，抽取的数据放回。即：随机数据可能重复
false：伯努利算法，抽取的数据不放回。即：随机数据不重复
num：样本数量 实际返回数量可能略少于 num（数据集不足时返回全部）
seed：随机数种子，默认为随机数。当调试程序时，才设置固定值
返回：返回本地数组（Driver 端）
例子
val sparConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("RDD")
val sc = new SparkContext(sparConf)
val rdd:RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5))
val resRDD: RDD[Int] = rdd.sample(false,0.4)
resRDD.foreach(println)
sc.stop()
执行结果：
4
2
5