在scala中，转换算子和行动算子有什么区别

在Scala结合Spark编程中，转换算子（Transformation）和行动算子（Action）有以下区别：

执行机制

 **转换算子**：

        具有惰性求值（延迟计算）特性 。它对RDD（弹性分布式数据集）进行转换操作，从一个RDD生成另一个RDD，但这些操作不会立即执行，而是构建一个操作 lineage（血缘关系），等到遇到行动算子时才会真正触发计算。

        例如 `map` 算子将RDD中每个元素应用给定函数转换为新元素， `filter` 算子按条件过滤元素等，在代码中写了这些算子时，实际计算不会马上开始 。

**行动算子**：

        会立即触发计算。一旦程序执行到行动算子，Spark会根据之前转换算子构建的操作 lineage，将作业提交到集群进行计算，并将结果返回给驱动程序或输出到外部系统 。

功能用途

 **转换算子**：

        主要用于对数据进行各种转换处理，为后续计算做准备。像通过 `map` 对数据进行格式转换、计算新值；用 `filter` 筛选符合条件的数据； `union` 合并多个RDD等 。

**行动算子**：

        用于获取最终计算结果或进行输出操作。比如 `count` 统计RDD中元素个数， `collect` 将RDD所有元素拉取到Driver端， `saveAsTextFile` 把RDD数据保存为文本文件 。

返回结果

 **转换算子**：

        返回新的RDD 。新RDD逻辑上是经过转换操作后的数据集合，但此时并未实际计算出数据。

**行动算子**：

        根据算子功能不同，返回具体的值或执行输出动作。如 `count` 返回元素数量（数值）， `collect` 返回包含RDD元素的数组 。

常见算子举例

**转换算子**：`map`、`filter`、`flatMap`、`distinct`、`groupBy`、`union` 等。

 **行动算子**：`count`、`collect`、`reduce`、`first`、`take`、`saveAsTextFile` 等 。