对于RDD，有两种类型的动作，一种是Transformation，一种是Action。它们本质区别是：
- Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的
- Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中
关于这两个动作，在Spark开发指南中会有就进一步的详细介绍，它们是基于Spark开发的核心。这里将Spark的官方ppt中的一张图略作改造，阐明一下两种动作的区别。
一部分变换算子视RDD的元素为简单元素，分为如下几类：
- 输入输出一对一（element-wise）的算子，且结果RDD的分区结构不变，主要是map、flatMap（map后展平为一维RDD）；
- 输入输出一对一，但结果RDD的分区结构发生了变化，如union（两个RDD合为一个）、coalesce（分区减少）；
- 从输入中选择部分元素的算子，如filter、distinct（去除冗余元素）、subtract（本RDD有、它RDD无的元素留下来）和sample（采样）。
另一部分变换算子针对Key-Value集合，又分为：
- 对单个RDD做element-wise运算，如mapValues（保持源RDD的分区方式，这与map不同）；
- 对单个RDD重排，如sort、partitionBy（实现一致性的分区划分，这个对数据本地性优化很重要，后面会讲）；
- 对单个RDD基于key进行重组和reduce，如groupByKey、reduceByKey；
- 对两个RDD基于key进行join和重组，如join、cogroup。
后三类操作都涉及重排，称为shuffle类操作。
从RDD到RDD的变换算子序列，一直在RDD空间发生。这里很重要的设计是lazy evaluation：计算并不实际发生，只是不断地记录到元数据。元数据的结构是DAG（有向无环图），其中每一个“顶点”是RDD（包括生产该RDD 的算子），从父RDD到子RDD有“边”，表示RDD间的依赖性。Spark给元数据DAG取了个很酷的名字，Lineage（世系）。这个 Lineage也是前面容错设计中所说的日志更新。
Lineage一直增长，直到遇上行动（action）算子（图1中的绿色箭头），这时 就要evaluate了，把刚才累积的所有算子一次性执行。行动算子的输入是RDD（以及该RDD在Lineage上依赖的所有RDD），输出是执行后生 成的原生数据，可能是Scala标量、集合类型的数据或存储。当一个算子的输出是上述类型时，该算子必然是行动算子，其效果则是从RDD空间返回原生数据 空间。
行动算子有如下几类：生成标量，如count（返回RDD中元素的个数）、reduce、fold/aggregate（见 Scala同名算子文档）；返回几个标量，如take（返回前几个元素）；生成Scala集合类型，如collect（把RDD中的所有元素倒入 Scala集合类型）、lookup（查找对应key的所有值）；写入存储，如与前文textFile对应的saveAsText-File。还有一个检 查点算子checkpoint。当Lineage特别长时（这在图计算中时常发生），出错时重新执行整个序列要很长时间，可以主动调用 checkpoint把当前数据写入稳定存储，作为检查点。
这里有两个设计要点。首先是lazy evaluation。熟悉编译的都知道，编译器能看到的scope越大，优化的机会就越多。Spark虽然没有编译，但调度器实际上对DAG做了线性复 杂度的优化。尤其是当Spark上面有多种计算范式混合时，调度器可以打破不同范式代码的边界进行全局调度和优化。下面的例子中把Shark的SQL代码 和Spark的机器学习代码混在了一起。各部分代码翻译到底层RDD后，融合成一个大的DAG，这样可以获得更多的全局优化机会。
另一个要点是一旦行动算子产生原生数据，就必须退出RDD空间。因为目前Spark只能够跟踪RDD的计算，原生数据的计算对它来说是不可见的（除非以后 Spark会提供原生数据类型操作的重载、wrapper或implicit conversion）。这部分不可见的代码可能引入前后RDD之间的依赖，如下面的代码：
第三行filter对errors.count()的依赖是由(cnt-1)这个原生数据运算产生的，但调度器看不到这个运算，那就会出问题了。
由于Spark并不提供控制流，在计算逻辑需要条件分支时，也必须回退到Scala的空间。由于Scala语言对自定义控制流的支持很强，不排除未来Spark也会支持。
Spark 还有两个很实用的功能。一个是广播（broadcast）变量。有些数据，如lookup表，可能会在多个作业间反复用到；这些数据比RDD要小得多，不 宜像RDD那样在节点之间划分。解决之道是提供一个新的语言结构——广播变量，来修饰此类数据。Spark运行时把广播变量修饰的内容发到各个节点，并保 存下来，未来再用时无需再送。相比Hadoop的distributed cache，广播内容可以跨作业共享。Spark提交者Mosharaf师从P2P的老法师Ion Stoica，采用了BitTorrent（没错，就是下载电影的那个BT）的简化实现。有兴趣的读者可以参考SIGCOMM'11的论文 Orchestra。另一个功能是Accumulator（源于MapReduce的counter）：允许Spark代码中加入一些全局变量做 bookkeeping，如记录当前的运行指标。
Spark会将RDD和MapReduce函数，进行一次转换，变成标准的Job和一系列的Task。提交给SparkScheduler，SparkScheduler会把Task提交给Master，由Master分配给不同的Slave，最终由Slave中的Spark Executor，将分配到的Task一一执行，并且返回，组成新的RDD，或者直接写入到分布式文件系统。