我是 Spark 的新手，有以下關于 RDD 和 Dataframes 的高級問題，如果我沒記錯的話，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，轉換和操作。我還了解到，僅當對作為該轉換產物的 RDD 執行操作時才執行轉換。鑒于 RDD 在內存中，我想知道是否有可能優化這些 RDD 消耗的內存量，請看以下示例：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 KafkaDFRaw 數據框，我生成了一個名為 KafkaDF 的新 RDD。然后我希望向這個新的 RDD 添加列。我應該將它們添加到現有的 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))或者我應該從上一個數據框創建一個新的數據框嗎？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))這對內存優化有影響嗎？預先感謝您的幫助。