Spark 进行编程的时候, 初始化工作是在 driver端完成的, 而实际的运行程序是在executor端进行的. 所以就涉及到了进程间的通讯，下面的实例演示函数的传递

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD

object SerDemo {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
        val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SerDemo").setMaster("local[*]")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val rdd: RDD[String] = sc.parallelize(Array("hello world", "hello atguigu", "atguigu", "hahah"), 2)
        //传递Searcher函数到exector端
        val searcher = new Searcher("hello")
        val result: RDD[String] = searcher.getMatchedRDD1(rdd)
        result.collect.foreach(println)
    }
}
//需求: 在 RDD 中查找出来包含 query 子字符串的元素

// query 为需要查找的子字符串
class Searcher(val query: String) extends Serializable{
    // 判断 s 中是否包括子字符串 query
    def isMatch(s : String) ={
        s.contains(query)
    }
    // 过滤出包含 query字符串的字符串组成的新的 RDD
    def getMatchedRDD1(rdd: RDD[String]) ={
        rdd.filter(isMatch)  //
    }
    // 过滤出包含 query字符串的字符串组成的新的 RDD
    def getMatchedRDD2(rdd: RDD[String]) ={
        rdd.filter(_.contains(query))
    }
}