请简述在Spark中，"lazy"特性具体体现在哪些场景或操作里？

解答思路：

Spark中的lazy特性主要体现在其计算延迟和结果缓存机制上。具体来说，Spark的lazy体现在以下几个方面：

1. 任务执行延迟：Spark中的操作都是延迟执行的，也就是说，当你创建一个Spark操作（如transform、reduce等）时，它并不会立即执行。只有当你触发一个action操作（如collect、count等）时，Spark才会开始执行任务。这种延迟执行任务的方式允许Spark进行更好的资源分配和优化。
2. 结果缓存机制：当执行一个操作后，Spark会将结果缓存起来，如果后续的操作再次需要使用这个结果，Spark会直接从缓存中获取，而不是重新计算。这种特性在迭代算法或者需要多次使用相同数据集的操作中特别有用，可以提高效率。这也是一种lazy的表现，因为计算只在第一次真正需要结果的时候发生。

最优回答：

Spark的lazy主要体现在任务执行延迟和结果缓存机制上。通过延迟执行任务，Spark可以更好地进行资源分配和优化；通过将结果缓存起来，避免了重复计算，提高了效率。