Spark是逐行还是同时执行转换操作的？

Spark是同时执行转换操作的。Spark的核心概念是RDD（弹性分布式数据集），它是一个分区的、不可变的数据集合，可以并行进行处理。在执行转换操作时，Spark会根据需要创建转换操作的依赖关系图，并将其映射到各个分区上进行并行计算。

下面是一个使用Spark进行转换操作的代码示例：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "Example")

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

# 执行转换操作
result = rdd.map(lambda x: x * 2)

# 输出结果
print(result.collect())

# 关闭SparkContext对象
sc.stop()

在上面的示例中，首先创建了一个包含数字1到5的RDD。然后使用map方法对RDD中的每个元素进行转换，将每个元素乘以2。最后使用collect方法将结果收集并输出。

需要注意的是，尽管在代码中使用了map转换操作，但Spark会将这个操作映射到每个分区上并行执行，而不是逐行执行。这种并行执行方式是Spark的特性之一，可以提高处理效率。