Spark 中的 transformations 的操作(如 map、filter)是不是不会一直执行？

做项目时候发现程序的时间都用在了 count()、 collect()、 distinct() 这样的 action 操作上， 另外我查了一下它最初的设计论文：

Resilient Distributed Datasets : A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing 这篇文章，

里面有写： RDDs do not need to be materialized at all times. Instead, an RDD has enough information about how it was derived form other datasets 。

是不是说 如果不执行 action 操作，那么其实系统并不会 “真正地”将 RDD 进行转换， 而是记录下转换的顺序与方法， 在执行 action 操作时 会统一执行？ 这样如果有了错误的数据产生， Spark 可以及时 重新生成正确的 RDD ，来保证容错性呢？

因为涉及到 Spark 程序的设计，想请教一下大家，谢谢