10.5 RDD, DataFrame和 DataSet 之间的关系
在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是DataFrame和DataSet。他们和RDD有什么区别呢？首先从版本的产生上来看：
RDD (Spark1.0) —> Dataframe(Spark1.3) —> Dataset(Spark1.6)
如果同样的数据都给到这三个数据结构，他们分别计算之后，都会给出相同的结果。
在后期的 Spark 版本中，DataSet会逐步取代RDD和DataFrame成为唯一的 API 接口。
10.5.1 三者的共性
RDD、DataFrame、Dataset全都是 Spark 平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如
map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算。三者都会根据 Spark 的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出
三者都有
partition的概念三者有许多共同的函数，如
map, filter，排序等在对
DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持import spark.implicits._DataFrame和Dataset均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型
10.5.2 三者的区别
1.RDD
RDD一般和spark mlib同时使用RDD不支持sparksql操作
2. DataFrame
与
RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值，DataFrame与DataSet一般不与 spark mlib 同时使用DataFrame与DataSet均支持 SparkSQL 的操作，比如select，groupby之类，还能注册临时表/视窗，进行 sql 语句操作DataFrame与DataSet支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然(后面专门讲解)
3. DataSet
Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。DataFrame其实就是DataSet的一个特例DataFrame也可以叫Dataset[Row],每一行的类型是Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的getAS方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段。而Dataset中，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
10.5.3 三者的互相转换
