三者的共性
1、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
2、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。
3、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
4、三者都有 partition 的概念
5、三者有许多共同的函数，如 filter，排序等
6、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._
7、DataFrame 和 Dataset 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型
区别
1. RDD:
1）RDD 一般和 spark mlib 同时使用
2）RDD 不支持 sparksql 操作
2. DataFrame:
1）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
2）DataFrame 与 Dataset 一般不与 spark mlib 同时使用
3）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
4）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
3. Dataset:
1）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。
2）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