addFile方法可以接收本地文件（或者HDFS上的文件），甚至是文件夹（如果是文件夹，必须是HDFS路径），然后Spark的Driver和Exector可以通过SparkFiles.get()方法来获取文件的绝对路径（Get the absolute path of a file added through SparkContext.addFile()）,addFile的函数原型如下：
def addFile(path: String) def addFile(path: String, recursive: Boolean)
addFile把添加的本地文件传送给所有的Worker，这样能够保证在每个Worker上正确访问到文件。另外，Worker会把文件放在临时目录下。因此，比较适合用于文件比较小，计算比较复杂的场景。如果文件比较大，网络传送的消耗时间也会增长。
path：可以是local、hdfs（任何hadoop支持的文件系统）、HTTP、HTTPS、FTP等。local方式时，在windows下使用绝对路径时需要加个“/”，如“d:/iteblog.data”得写成“/d:/iteblog.data”或“file:///d:/iteblog.data”。
recursive：如果path是一个目录，那么我们可以设置recursive为true，这样Spark会递归地分发这个路径下面的所有文件到计算节点的临时目录。
通过SparkFiles.get(path:String)获取添加的文件路径。
varpath ="/user/iteblog/ip.txt" sc.addFile(path) valrdd =sc.textFile(SparkFiles.get(path))
上面的实例展示了如何在Driver中获取分发出去的文件，我们还可以在Exector获取到分发的文件：
varpath ="/user/iteblog/ip.txt" sc.addFile(path) valrdd =sc.parallelize((0to 10)) rdd.foreach{ index => valpath =SparkFiles.get(path) ...... } 如果我们添加的是压缩文件，比如 .tar.gz、 .tgz或者 .tar，Spark会调用Linux的解压缩命令 tar去解压缩这些文件。 补充：目前addFile支持HDFS的递归访问(spark 2.1.0版本)，而且集群模式下不支持本地文件目录，否则会SaprkException。源码如下： 如果添加的是本地文件的话，需要集群中每一个节点的本地都存在改文件。 addJar
addJar添加在这个SparkContext实例运行的作业所依赖的jar。，其函数原型如下：
defaddJar(path:String) path：可以是本地文件（local file）、HDFS文件（其他所有的Hadoop支持的文件系统也可以）、HTTP、 HTTPS 或者是FTP URI文件等等。
其实Spark内部通过spark.jars参数以及spark.yarn.dist.jars函数传进去的Jar都是通过这个函数分发到Task的。（内部是把spark.jars以及spark.yarn.dist.jars的jar进行了合并）
