在Apache Spark中，动作和作业之间存在着紧密的关系。动作是Spark程序中触发实际计算的操作，而作业是一组相关的任务，通常由多个动作组成。

Spark UI是Spark提供的一个Web界面，用于监视和分析Spark应用程序的性能和执行情况。通过Spark UI，可以查看作业的进度、任务的执行时间、资源使用情况等详细信息。

以下是一个包含代码示例的解决方法，用于演示动作和作业之间的关系以及如何使用Spark UI进行监视和分析：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("SparkActionAndJob").getOrCreate()

# 读取数据
data = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 执行一个转换操作
filtered_data = data.filter(data["age"] > 30)

# 执行一个动作操作
count = filtered_data.count()

# 查看作业的详细信息
jobs = spark.sparkContext.getJobGroup()
for job in jobs:
    print("Job ID: ", job.jobId)
    print("Stage IDs: ", job.stageIds)

# 启动Spark UI
spark.sparkContext.uiWebUrl

在上面的示例中，首先创建了一个SparkSession对象，然后使用spark.read.csv方法读取了一个CSV文件。接下来，执行了一个转换操作，过滤出年龄大于30的数据。最后，执行了一个动作操作，统计满足条件的数据数量。

要查看作业的详细信息，可以使用spark.sparkContext.getJobGroup()方法获取当前Spark应用程序中的作业列表，并遍历打印每个作业的ID和阶段（Stage）ID。

最后，使用spark.sparkContext.uiWebUrl属性启动Spark UI。打开浏览器并访问该URL，即可查看Spark UI界面，包括作业、阶段、任务的详细信息以及资源使用情况等。

请注意，上述示例代码仅供参考，具体实现可能因Spark版本和编程语言而有所差异。