RDD.DataFrame.DataSet的区别和联系
共性:
1）都是spark中得弹性分布式数据集，轻量级
2）都是惰性机制，延迟计算
3）根据内存情况，自动缓存，加快计算速度
4）都有partition分区概念
5）众多相同得算子：map flatmap 等等
区别：
1）RDD不支持SQL
2）DF每一行都是Row类型，不能直接访问字段，必须解析才行
3）DS每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class之后可以很自由的获 得每一行的信息
4）DataFrame与Dataset均支持spark sql的操作，比如select，group by之类，还 能注册临时表/视窗，进行sql语句操作
5）可以看出，Dataset在需要访问列中的某个字段时是非常方便的，然而，如果要 写一些适配性很强的函数时，如果使用Dataset，行的类型又不确定，可能是 各种case class，无法实现适配，这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较 好的解决问题。
转化：
1）DF/DS转RDD
Val Rdd = DF/DS.rdd
2) DS/RDD转DF
import spark.implicits._
调用 toDF（就是把一行数据封装成row类型）
3）RDD转DS
将RDD的每一行封装成样例类，再调用toDS方法
4）DF转DS
根据row字段定义样例类，再调用asDS方法[样例类]
特别注意：
在使用一些特殊的操作时，一定要加上 import spark.implicits._ 不然toDF、toDS无法使用
