每个RDD被分为多个分区是正确的。在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是数据处理的主要概念之一。RDD将数据集分割成多个分区，每个分区存储在集群中的不同节点上进行并行处理。分区的数量可以手动指定，也可以根据集群的计算资源进行自动调整。 分区的存在有助于提高数据处理的效率和并行性。每个分区都可以在独立的节点上进行计算，从而实现更好的负载均衡和并行执行。此外，分区还有助于在数据处理过程中进行容错和恢复操作。 对于RDD的每个分区，可以使用不同的转换和操作进行处理。例如，可以在每个分区上进行映射操作，并行地对数据进行转换。这种分区和并行处理的机制使得Apache Spark能够有效地处理大规模数据集，并提供高性能的数据处理和分析能力。 需要注意的是，根据具体的上下文和使用情况，RDD的分区数量会有所不同。在设计和编写Spark应用程序时，可以根据数据集的大小、集群的计算资源和任务的需求来选择适当的分区数量，以获得最佳的性能和效果。 总结：每个RDD被分为多个分区是正确的，分区的存在有助于提高数据处理的效率和并行性，分区数量可以根据具体情况来选择。