# 傳遞函數到 Spark Spark 的 API 很大程度上依靠在驅動程序里傳遞函數到集群上運行。這里有兩種推薦的方式： - [匿名函數 (Anonymous function syntax)](http://docs.scala-lang.org/tutorials/tour/anonymous-function-syntax.html)，可以在比較短的代碼中使用。 - 全局單例對象里的靜態方法。例如，你可以定義 `object MyFunctions` 然后傳遞 `MyFounctions.func1`，像下面這樣： ```scala object MyFunctions { def func1(s: String): String = { ... } } myRdd.map(MyFunctions.func1) ``` 注意，它可能傳遞的是一個類實例里的一個方法引用(而不是一個單例對象)，這里必須傳送包含方法的整個對象。例如： ```scala class MyClass { def func1(s: String): String = { ... } def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(func1) } } ``` 這里，如果我們創建了一個 `new MyClass` 對象，并且調用它的 `doStuff`，`map` 里面引用了這個 `MyClass` 實例中的 `func1` 方法，所以這個對象必須傳送到集群上。類似寫成 `rdd.map(x => this.func1(x))`。 以類似的方式，訪問外部對象的字段將會引用整個對象： ```scala class MyClass { val field = "Hello" def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { rdd.map(x => field + x) } } ``` 相當于寫成 `rdd.map(x => this.field + x)`，引用了整個 `this` 對象。為了避免這個問題，最簡單的方式是復制 `field` 到一個本地變量而不是從外部訪問它： ```scala def doStuff(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { val field_ = this.field rdd.map(x => field_ + x) } ```