Descripción: Las acciones de DataFrame en Apache Spark son operaciones que desencadenan la ejecución de cálculos sobre un DataFrame, que es una estructura de datos similar a una tabla en una base de datos. Estas acciones son fundamentales para el procesamiento de datos en Spark, ya que permiten a los usuarios obtener resultados concretos a partir de los datos almacenados. A diferencia de las transformaciones, que son operaciones que definen un nuevo DataFrame pero no ejecutan cálculos inmediatamente, las acciones provocan la evaluación de las transformaciones anteriores y la ejecución de los cálculos necesarios. Esto significa que cuando se realiza una acción, Spark debe llevar a cabo todo el trabajo necesario para producir el resultado, lo que puede incluir la lectura de datos desde el almacenamiento, la aplicación de transformaciones y la escritura de resultados. Las acciones pueden incluir operaciones como contar el número de filas, mostrar los datos en la consola o guardar el DataFrame en un formato específico. La capacidad de diferenciar entre acciones y transformaciones permite a Spark optimizar el procesamiento de datos, utilizando un modelo de ejecución basado en DAG (Directed Acyclic Graph) que mejora la eficiencia y el rendimiento en comparación con otros sistemas de procesamiento de datos.
