在RDD操作中避免使用对象变量的方法是使用匿名函数或Lambda表达式。这样可以确保每个操作都是独立的，避免引用相同的对象变量。

以下是一个示例代码，演示了如何避免在RDD操作中使用对象变量：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "Avoid Object Variables in RDD Operations")

# 创建一个RDD
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)

# 避免在RDD操作中使用对象变量的方法
def square(x):
    # 在匿名函数中使用x，而不是对象变量
    return x*x

# 使用map操作计算每个元素的平方
squared_rdd = rdd.map(lambda x: square(x))

# 打印结果
print(squared_rdd.collect())

# 关闭SparkContext
sc.stop()

在上述示例中，我们定义了一个square函数，该函数接受一个参数x并返回x的平方。然后，我们使用map操作和匿名函数来计算RDD中每个元素的平方，并将结果存储在squared_rdd中。最后，我们使用collect操作打印结果。

请注意，在匿名函数中，我们直接使用了参数x，而不是对象变量。这样做可以确保每个操作都是独立的，避免引用相同的对象变量。