我正在尝试修复spark作业中的内存问题，spark作业的一部分使用了一个case类对象，该对象包含一个大型spark dataframe对象字段。稍后在spark作业中，将计算另一个大型Dataframe，并使用case类替换case类中的Dataframe .copy() 方法，例如

case class Example(id: Int, bigDf: Dataframe)

    val thisExample = Example(id, originalDf)
    val newDF = ...
    val newExample = thisExample.copy(bigDF = newDF)

这个Dataframe字段的更新实际上还要发生几次。我想知道这些复制是否会造成不必要的内存开销。如果 Example 是实际类而不是案例类 bigDF 字段可以设置而不必使用 .copy() ? 有没有更有效的方法？