FIX: typo

Author: lambdai

markdown/2-JobLogicalPlan.md

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 解决这个问题的初步想法是让每一个 transformation() 方法返回（new）一个 RDD。事实也基本如此，只是某些 transformation() 比较复杂，会包含多个子 transformation()，因而会生成多个 RDD。这就是*实际 RDD 个数比我们想象的多一些* 的原因。
 
-**如何计算每个 RDD 中的数据？**逻辑执行图实际上是 computing chain，那么 transformation() 的计算逻辑在哪里被 perform？每个 RDD 里有 compute() 方法，负责接收来自上一个 RDD 或者数据源的 input records，perfrom transformation() 的计算逻辑，然后输出 records。
+**如何计算每个 RDD 中的数据？**逻辑执行图实际上是 computing chain，那么 transformation() 的计算逻辑在哪里被 perform？每个 RDD 里有 compute() 方法，负责接收来自上一个 RDD 或者数据源的 input records，perform transformation() 的计算逻辑，然后输出 records。
 
 产生哪些 RDD 与 transformation() 的计算逻辑有关，下面讨论一些典型的 [transformation()](http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#transformations) 及其创建的 RDD。官网上已经解释了每个 transformation 的含义。iterator(split) 的意思是 foreach record in the partition。这里空了很多，是因为那些 transformation() 较为复杂，会产生多个 RDD，具体会在下一节图示出来。