利用jupyter编写一个利用rdd算子对数据集进行分析的程序、

这是一个技术问题，我可以回答。

首先，你需要用代码导入你要处理的数据集，例如:

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "data_analysis")
data = sc.textFile("path/to/data")

然后，你可以使用RDD算子来对数据集进行分析，例如:

# 统计数据集中不同单词出现的频率
freq = data.flatMap(lambda line: line.split(" ")) \
           .map(lambda word: (word, 1)) \
           .reduceByKey(lambda a, b: a + b)

# 找出出现频率最高的前10个单词
top10 = freq.takeOrdered(10, key=lambda x: -x[1])

# 将结果输出到文件
output = sc.parallelize(top10)
output.saveAsTextFile("path/to/output")

以上代码使用了flatMap、map和reduceByKey三种常用的RDD算子。你可以根据自己的需求选择不同的算子来完成分析。