在Apache Spark中，将数据划分为更小的分区，并并行处理每个分区的过程称为并行化，使用.parallelize()方法将驱动程序中的集合转换为RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集），RDD可以分布在Spark集群中的多个节点上进行并行处理。
另一方面，分布指的是在Spark集群中的多个节点上分布数据的过程，当您在RDD上执行操作（如过滤、Map或缩减）时，Spark会自动完成这一过程，Spark负责数据的分布，以便每个节点都可以并行地在一个单独的分区上工作。
并行化和分布这两个术语通常可以互换使用，但在Spark的上下文中，它们是略有不同的概念。总而言之，并行化是指将单个数据集划分为更小的分区以进行并行处理，而分布是指将这些分区分布在集群中的多个节点上以进行进一步处理。
下面是帮助说明Apache Spark中并行化和分布之间差异的示例：
假设你有一个很大的数据集要用Spark来处理，首先，你要用.parallelize（）方法从你的数据集创建一个RDD（Resilient Distributed Dataset），这会把你的数据集划分成更小的分区，每个分区都可以并行处理，这就是并行化。
接下来，Spark会自动将RDD的分区分布到Spark集群中的多个节点上，每个节点都会收到一个或多个分区，并与其他节点并行处理这些分区中的数据，这就是分布。
换句话说，并行化就是将数据分割成更小的单元进行处理，而分布则是将这些单元分散到多个节点上进行并行处理，这样一来，Spark处理大型数据集的速度要比在单个节点上处理数据快得多。