使用Spark RDD处理对象的成员变量时，处理结果未保存，

可能是因为Spark RDD的操作是惰性求值的，只有在遇到行动操作时才会触发计算并保存结果。如果处理结果未保存，可能是因为缺少行动操作。

Spark RDD是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的简称，是Spark中最基本的数据抽象。它是一个可分区、可并行处理的数据集合，可以在集群中进行高效的并行计算。

在使用Spark RDD处理对象的成员变量时，需要注意以下几点：

1. RDD的转换操作（如map、filter、reduce等）并不会立即执行，而是记录下来以构建RDD的执行计划。只有当遇到行动操作（如collect、count、save等）时，才会触发实际的计算。
2. 对象的成员变量在RDD的转换操作中是可以访问和使用的，但需要注意对象的序列化和反序列化。确保对象及其成员变量是可序列化的，以便在分布式环境中进行传输和处理。
3. 如果处理结果未保存，可能是因为缺少行动操作。可以使用行动操作如collect、count、save等将处理结果保存到内存、磁盘或其他存储介质中。
4. 如果需要对处理结果进行进一步的操作，可以将处理结果转换为新的RDD，并继续进行后续的转换和行动操作。

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