Como executar transformações independentes em paralelo usando o PySpark?

Estou tentando executar 2 funções fazendo transformações completamente independentes em um único RDD em paralelo usando o PySpark. Quais são alguns métodos para fazer o mesmo?

def doXTransforms(sampleRDD):
    (X transforms)

def doYTransforms(sampleRDD):
    (Y Transforms)

if __name__ == "__main__":
    sc = SparkContext(appName="parallelTransforms")
    sqlContext = SQLContext(sc)
    hive_context = HiveContext(sc)

    rows_rdd = hive_context.sql("select * from tables.X_table")

    p1 = Process(target=doXTransforms , args=(rows_rdd,))
    p1.start()
    p2 = Process(target=doYTransforms, args=(rows_rdd,))  
    p2.start()
    p1.join()
    p2.join()
    sc.stop()

Isso não funciona e agora entendo que isso não funcionará. Mas existe alguma maneira alternativa de fazer isso funcionar? Especificamente, existem soluções específicas para python-spark?

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