要从JSON RDD中获取单个元素和子元素，并将其存储在新的RDD中，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的Spark类：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

2. 创建SparkSession：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("JSON RDD Example")
  .master("local")
  .getOrCreate()

3. 从JSON文件创建RDD：

val jsonRDD = spark.sparkContext.wholeTextFiles("path/to/json").map(_._2)

4. 将JSON RDD转换为DataFrame：

val df = spark.read.json(jsonRDD)

5. 获取单个元素：

val singleElement = df.first()

6. 获取子元素：

val subElement = df.select("subElement")

7. 将获取的单个元素和子元素存储在新的RDD中：

val newRDD = spark.sparkContext.parallelize(Seq(singleElement, subElement))

完整的示例代码如下所示：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("JSON RDD Example")
  .master("local")
  .getOrCreate()

val jsonRDD = spark.sparkContext.wholeTextFiles("path/to/json").map(_._2)
val df = spark.read.json(jsonRDD)

val singleElement = df.first()
val subElement = df.select("subElement")

val newRDD = spark.sparkContext.parallelize(Seq(singleElement, subElement))

请注意，上述代码假设您的JSON文件已经存在，并且您需要将其加载到Spark中。如果您的数据在其他地方，您需要相应地更改“path/to/json”。