如果select条件基于RDD转换，spark会将整个表加载到内存中吗？

如果select条件基于RDD转换，Spark不会将整个表加载到内存中。RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心数据结构，它代表了分布在集群中的不可变分区数据集合。RDD的转换操作是惰性执行的，只有在遇到行动操作时才会触发实际的计算。

在Spark中，select操作通常是通过使用transformations（转换操作）来实现的，例如map、filter等。这些转换操作只会对RDD中的每个分区进行计算，并不需要将整个表加载到内存中。这种分区计算的方式使得Spark能够有效地处理大规模数据集，而无需将所有数据加载到内存中。

需要注意的是，如果在select操作之后执行了行动操作（如collect、count等），Spark会将所需的数据加载到内存中进行计算。但是，这仅限于所需的数据，而不是整个表。

总结起来，基于RDD转换的select操作不会将整个表加载到内存中，而是按需计算每个分区的数据。这种方式使得Spark能够高效地处理大规模数据集。