Apache Spark在完全分布式模式下对执行程序采取行动

我是新手，我对转换和动作如何工作有基本的了解（指南）。我正在文本文件的每行（基本上是段落）上尝试一些NLP操作。处理后，应将结果发送到服务器（REST Api）进行存储。该程序在yarn模式下的10个节点的群集上作为Spark作业（使用spark-submit提交）运行。这是我到目前为止所做的。

...
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("data.txt");
JavaRDD<String> processedLines = lines
    .map(line -> {
        // processed here
        return result;
    });
processedLines.foreach(line -> {
    // Send to server
});

这可以工作，但是foreach循环似乎是顺序的，似乎它不在工作节点上以分布式模式运行。我对么？

我尝试了以下代码，但是它不起作用。错误：java: incompatible types: inferred type does not conform to upper bound(s)。显然，它的错误是因为它map是一种转变，而不是一种行动。

lines.map(line -> { /* processing */ })
     .map(line -> { /* Send to server */ });

我也尝试过take()，但要求int和processedLines.count()is类型long。

processedLines.take(processedLines.count()).forEach(pl -> { /* Send to server */ });

数据量巨大（大于100gb）。我想要的是处理和将其发送到服务器均应在工作程序节点上完成。map反过来，处理部分发生在工作节点上。但是我如何将处理后的数据从辅助节点发送到服务器，因为foreach似乎顺序循环发生在驱动程序中（如果我是对的）。简而言之，如何action在辅助节点而不是驱动程序中执行。

任何帮助将不胜感激。