Apache spark 在Spark数据集上调用createOrReplaceTempView时是否会影响性能？

在我的代码中，我们使用了大量createOrReplaceTempView，以便可以在生成的视图上调用SQL。这是在转换的多个阶段完成的。它还帮助我们将代码保存在每个执行特定操作的模块中。下面的示例代码将我的问题置于上下文中，如下所示。因此，我的问题是：

如果创建临时视图，性能损失是什么 从数据集

当我从每个转换中创建多个时，会执行此操作 增加内存大小

这些视图的生命周期是什么？是否有任何函数调用 移除它们

没有

从手册上

以编程方式运行SQL查询

SparkSession上的sql函数使应用程序能够以编程方式运行sql查询，并将结果作为数据帧返回

为此，需要将数据帧注册为SQL临时视图。这是一个“惰性”人工制品，必须已经存在数据帧/数据集。只需注册即可允许SQL接口

val dfOne = spark.read.option("header",true).csv("/apps/cortex/landing/auth/cof_auth.csv")
dfOne.createOrReplaceTempView("dfOne")
val dfTwo = spark.sql("select * from dfOne where column_one=1234567890")
dfTwo.createOrReplaceTempView("dfTwo")
val dfThree = spark.sql("select column_two, count(*) as count_two from dfTwo")
dfTree.createOrReplaceTempView("dfThree")