在Dataframe上应用map函数是否每次都会转换为RDD？

在Dataframe上应用map函数不会每次都转换为RDD。Dataframe是一种分布式数据集，类似于关系型数据库中的表格，它具有结构化的数据和优化的执行计划。而RDD（弹性分布式数据集）是Spark中的基本数据结构，它是一个不可变的分布式对象集合，适用于并行计算。

在Spark中，Dataframe提供了一种更高级别的API，可以进行类似于SQL的操作，而不需要显式地编写RDD转换代码。当在Dataframe上应用map函数时，Spark会根据执行计划进行优化，尽可能地在Dataframe的执行引擎中进行计算，而不是转换为RDD。

通过使用Dataframe的map函数，可以在每个分区上应用自定义的转换函数，而不需要将整个数据集转换为RDD。这种优化可以提高性能，并减少数据传输和转换的开销。

总结起来，Dataframe上的map函数不会每次都转换为RDD，而是利用Dataframe的优化执行引擎进行计算。这种优化可以提高性能，并且更适合处理结构化数据。