1、通配符。类似Java中的*。如：import scala.math._
2、作为一个整体。:_*，告诉编译器你希望将某个参数当作参数序列处理！例如val s = sum(1 to 5:_*)就是将1 to 5当作参数序列处理。
3、指代一个集合中的每个元素。例如我们要在一个Array a中筛出偶数，并乘以2，可以用以下办法：a.filter(_%2==0).map(2*_)。
4、在元组中访问组员。如：("scala","spark")._2。
5、某一类型的默认值。如：
var a : Int = _ //a=0
var a : Double = _ //a=0.0
var a : Person = _ //a=null
补充说明:
对于方法中函数作为的占位符，看函数形参决定，例如：
val conf = new SparkConf().setAppName("helloworld").setMaster("local[2]")
val sc = new SparkContext(conf)
val rdd = sc.parallelize(List(("hello", 1), ("hello", 2), ("scala", 1), ("hello", 1), ("world", 1), ("world", 1)))
val rdd1 = rdd.groupBy(_._1)
//原来的用法
// val rdd2 = rdd1.mapValues(_.foldLeft(0)((a: Int, b: (String, Int)) => a + b._2))
//使用占位符的用法
val rdd2 = rdd1.mapValues(_.foldLeft(0)(_+_._2))
// rdd1.mapValues(_.foldLeft(0)(_._2+_)) //错误
// rdd1.mapValues(_.foldLeft(0)(_)) //错误
groupBy方法源码：
abstract class RDD[T: ClassTag](
@transient private var _sc: SparkContext,
@transient private var deps: Seq[Dependency[_]]
) extends Serializable with Logging {
...
def groupBy[K](f: T => K)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])] = withScope {
groupBy[K](f, defaultPartitioner(this))
}
...
}
由于 f 是单形参：输入参数类型是(String, Int)，此时val rdd1 = rdd.groupBy(_._1)中的_代表当前（String, Int），输出类型K由 _._1 确定，即 Int
foldLeft方法源码：
trait TraversableOnce[+A] extends Any with GenTraversableOnce[A] {
...
def foldLeft[B](z: B)(op: (B, A) => B): B = {
var result = z
this.seq foreach (x => result = op(result, x))
result
}
...
}
op: (B, A) => B中，B已由初始值决定是Int类型，A代表元素本身类型(String, Int)
foldLeft(0)(_+_._2)中，”+”左边的”_“代表当前值op(result, x)中的result，他的类型是Int（B确定）。”+” 右边第一个”_“代表当前元素x（A确定）,即（String, Int）类型，所以，要返回Int类型结果，必须取”_._2“。
不能这样用：
rdd1.mapValues(_.foldLeft(0)(_._2+_)) //错误
rdd1.mapValues(_.foldLeft(0)(_)) //错误