RDD、DataFrame、Dataset三者有许多共性，有各自适用的场景常常需要在三者之间转换

DataFrame/Dataset转RDD：

这个转换很简单

val rdd1=testDF.rdd

val rdd2=testDS.rdd

RDD转DataFrame：

import spark.implicits._

val testDF = rdd.map {line=>

      (line._1,line._2)

    }.toDF("col1","col2")

一般用元组把一行的数据写在一起，然后在toDF中指定字段名

RDD转Dataset：

import spark.implicits._

case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型

val testDS = rdd.map {line=>

      Coltest(line._1,line._2)

    }.toDS

可以注意到，定义每一行的类型（case class）时，已经给出了字段名和类型，后面只要往case class里面添加值即可

Dataset转DataFrame：

这个也很简单，因为只是把case class封装成Row

import spark.implicits._

val testDF = testDS.toDF

DataFrame转Dataset：

import spark.implicits._

case class Coltest(col1:String,col2:Int)extends Serializable //定义字段名和类型

val testDS = testDF.as[Coltest]

这种方法就是在给出每一列的类型后，使用as方法，转成Dataset，这在数据类型是DataFrame又需要针对各个字段处理时极为方便