为什么从嵌套的SparkDataframe中提取一个值会改变该值？

从嵌套的Spark DataFrame中提取一个值会改变该值的原因是因为Spark DataFrame是不可变的数据结构，提取一个值实际上是对DataFrame进行了转换操作，生成了一个新的DataFrame。在这个转换过程中，Spark会对数据进行重新分区和重新计算，以满足提取值的需求。

具体来说，当从嵌套的Spark DataFrame中提取一个值时，Spark会执行以下步骤：

根据提取的路径，遍历嵌套的DataFrame结构，找到目标值所在的位置。
根据目标值所在的位置，创建一个新的DataFrame，其中只包含目标值所在的列。
为了生成新的DataFrame，Spark会对原始DataFrame进行重新计算和重新分区。这可能涉及到数据的拷贝和重新分配，以及计算过程中的优化和调整。
最后，Spark将新的DataFrame返回给用户。

由于Spark DataFrame是不可变的，所以在提取值的过程中，原始的嵌套DataFrame并没有被修改。相反，Spark生成了一个新的DataFrame，其中只包含提取的值。这样做的好处是可以避免对原始数据的修改，保持数据的一致性和可靠性。

然而，需要注意的是，由于重新计算和重新分区的过程，提取值的操作可能会导致性能开销。因此，在实际使用中，建议根据具体的需求和数据规模，合理选择提取值的方式，以避免不必要的性能损耗。

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