Spark에서 변환과 작업의 차이점은 무엇인가요?
Spark의 실행 엔진은 게으르도록 설계되었습니다. 사실상, 일련의 변환을 통해 분석/데이터 처리 요청을 먼저 구축한 다음, 액션에 의해 실행되는 것입니다.

변환은 RDD 데이터를 한 형태에서 다른 형태로 변환하는 일종의 작업입니다. 그리고 이 작업을 RDD에 적용하면 변환된 데이터가 포함된 새로운 RDD를 얻을 수 있습니다. 맵, 필터와 같은 작업은 변환입니다.

변환은 서로 다른 RDD를 생성하지만, 실제 데이터 집합으로 작업하고자 할 때 그 시점에서 작업이 수행됩니다. 결과 이후에 액션이 트리거되면 변환처럼 새로운 RDD가 형성되지 않습니다. 예: - DF에 대한 카운트
What is the difference between a Transformation and Action in Spark?
Spark's execution engine is designed to be Lazy. In effect, you're first up build up your analytics/data processing request through a series of Transformations which are then executed by an Action

Transformations are kind of operations which will transform your RDD data from one form to another. And when you apply this operation on any RDD, you will get a new RDD with transformed data Operations like map, filter are transformations.

Transformations create RDDs from each other, but when we want to work with the actual dataset, at that point action is performed. When the action is triggered after the result, new RDD is not formed like transformation. Ex:- count on a DF