select语句对Spark DataFrames的性能影响如何？

Question

在Spark DataFrames上使用了很多select语句或表达式，我想知道一旦动作触发它们对后续转换的性能影响。

给定一个数据帧df，其中包含10列a到j。

1. 如果我在每列上使用as进行列重命名，会有什么影响？

   df.select（df（＆＃34; a＆＃34;）。as（＆＃34; 1＆＃34;），...，df（＆＃34; j＆＃34;）。as（＆ ＃34; 10＆＃34））

2. 如果我选择一个子集（例如5列）

   ，该怎么办？

   val df2 = df.select（df（＆＃34; a＆＃34;），...，df（＆＃34; e＆＃34;））

   湾如何处理Spark投影？ df仍然保留（因为df2是一个投影），所以df可以作为参考吗？或者是df2新创建并df被丢弃？ （忽视任何坚持在这里）

3. Column中使用的一般select表达式的影响如何？

4. 上述案例的性能测试是否可用？一般情况下，性能测量是否可用？如果没有，如何最好地衡量绩效？