为什么Spark DataFrames不改变他们的模式，该怎么办？

Spark DataFrames不改变它们的模式是因为Spark采用了不可变数据结构的设计理念，即一旦创建了DataFrame，它的模式就被固定下来，不能直接修改。这种设计有以下几个原因：

1. 数据一致性：不可变数据结构可以保证数据的一致性，避免在多线程或分布式环境下出现数据竞争和不一致的问题。
2. 性能优化：不可变数据结构可以进行更多的优化，例如内存管理、查询优化等，提高Spark的性能。
3. 容错性：不可变数据结构可以更好地支持Spark的容错机制，例如RDD的弹性特性，使得Spark可以在节点故障时进行数据恢复和重计算。

如果需要修改DataFrame的模式，可以采用以下几种方法：

1. 创建新的DataFrame：可以通过对原始数据进行转换和映射，创建一个新的DataFrame，新的DataFrame可以具有不同的模式。
2. 使用临时表：可以将DataFrame注册为一个临时表，然后使用SQL语句对临时表进行查询和转换，从而实现模式的修改。
3. 使用Spark SQL的API：可以使用Spark SQL提供的API，例如select、withColumn等方法，对DataFrame进行转换和修改，从而实现模式的变更。

需要注意的是，对于大规模的数据集，修改DataFrame的模式可能会涉及到数据的重组和复制，可能会影响性能和资源消耗，因此在实际应用中需要谨慎使用。