如何把Spark RDD中的内容按行打印出来?

请问我想把最后wordcounts里的内容按行打印出来要怎样编写代码？，向下面这样：
means 1
under 2
this 3
...

Hadoop 流行的一个通用的数据流模式是 MapReduce。Spark 能很容易地实现 MapReduce：

scala> val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
wordCounts: spark.RDD[(String, Int)] = spark.ShuffledAggregatedRDD@71f027b8

这里，我们结合 flatMap, map 和 reduceByKey 来计算文件里每个单词出现的数量，它的结果是包含一组(String, Int) 键值对
的 RDD。我们可以使用 [collect] 操作在我们的 shell 中收集单词的数量：

scala> wordCounts.collect()
res6: Array[(String, Int)] = Array((means,1), (under,2), (this,3), (Because,1), (Python,2), (agree,1), (cluster.,1), ...)

请问我想把最后wordcounts里的内容按行打印出来要怎样编写代码？，向下面这样：
means 1
under 2
this 3
...

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可以写个函数，我用python，你可以类比。

output = wordCounts.collect()
def output(output):
    for key, value in output:
        print key, value

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你这个后面接一个saveAsTextFile("E:/text.txt")

打印控制台是 .foreach(println(_))