数据分区是将数据集划分成多个较小的分区，以便并行处理和分布式计算。在Spark中，数据分区是在RDD（弹性分布式数据集）中进行的，默认情况下，Spark会根据数据源的分区数来确定RDD的分区数。数据分区可以使Spark作业在集群中的多个节点之间并行执行，提高作业的执行效率。通过控制数据分区，可以优化Spark作业的性能和资源利用率。