我是 Spark 的新手，有以下關(guān)于 RDD 和 Dataframes 的高級(jí)問(wèn)題，如果我沒(méi)記錯(cuò)的話，它們是建立在 RDD 之上的：我知道有兩種類型的操作可以在 RDD 上完成，轉(zhuǎn)換和操作。我還了解到，僅當(dāng)對(duì)作為該轉(zhuǎn)換產(chǎn)物的 RDD 執(zhí)行操作時(shí)才執(zhí)行轉(zhuǎn)換。鑒于 RDD 在內(nèi)存中，我想知道是否有可能優(yōu)化這些 RDD 消耗的內(nèi)存量，請(qǐng)看以下示例：KafkaDF = KafkaDFRaw.select(        KafkaDFRaw.key,        KafkaDFRaw.value,        KafkaDFRaw.topic,        unix_timestamp('timestamp',                       'yyyy-MM-dd HH:mm:ss').alias('kafka_arrival_time')    ).withColumn("spark_arrival_time", udf(time.time, DoubleType())())我有一個(gè) KafkaDFRaw 數(shù)據(jù)框，我生成了一個(gè)名為 KafkaDF 的新 RDD。然后我希望向這個(gè)新的 RDD 添加列。我應(yīng)該將它們添加到現(xiàn)有的 RDD 中嗎？像這樣：decoded_value_udf = udf(lambda value: value.decode("utf-8"))    KafkaDF = KafkaDF\        .withColumn(            "cleanKey", decoded_value_udf(KafkaDF.key))\        .withColumn(            "cleanValue", decoded_value_udf(KafkaDF.value))或者我應(yīng)該從上一個(gè)數(shù)據(jù)框創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)框嗎？像這樣：decoded_value_udf = udf(lambda value: value.decode("utf-8"))    KafkaDF_NEW = KafkaDF\        .withColumn(            "cleanKey", decoded_value_udf(KafkaDF.key))\        .withColumn(            "cleanValue", decoded_value_udf(KafkaDF.value))這對(duì)內(nèi)存優(yōu)化有影響嗎？預(yù)先感謝您的幫助。