Spark中的转换操作和动作操作有什么区别？

Spark中的转换操作和动作操作是两种不同的操作类型，具有不同的特点和作用。
转换操作（Transformation）是指对原始的RDD进行转换，产生一个新的RDD的操作。转换操作并不会真正地执行计算，而是记录下计算过程，生成一个新的RDD依赖关系图，这种惰性求值的方式可以提高计算效率。常见的转换操作包括map、filter、flatMap、groupByKey、reduceByKey等，它们用于对数据进行处理和转换，生成新的RDD。
动作操作（Action）是指对RDD进行真正的计算，并将计算结果返回给驱动程序。动作操作是触发计算的操作，会将之前定义的转换操作计算出结果并返回。常见的动作操作包括count、collect、reduce、foreach等，它们可以触发Spark的计算过程，并将计算结果返回给驱动程序或输出到外部存储介质中。
因此，转换操作和动作操作在Spark中的作用是不同的，前者主要用于RDD的转换和处理，后者则用于触发计算并返回计算结果。同时，转换操作具有惰性求值和依赖关系的特点，可以优化计算过程，而动作操作则需要真正地执行计算，具有计算代价较高的特点。