spark2.0出现了Dataset，一个更加智能的RDD（本质上还是RDD）。
这个Dataset操作更加
1.简单：支持标准SQL和简化的API
２.执行速度更快：spark作为一个编译器
３.也更加智能：Dataset结构化数据流
但是这个Dataset究竟怎么智能了呢？
Dataset相比RDD改进的一个重要的地方就是这个Dataset执行的时候会先生成执行计划。
那为什么生成执行计划就可以更快的执行了呢，生成的又是什么计划呢？
举个例子来说：
加入写一个求1到10000的累加和，现在有两种方法。
第一种方法是写一个for循环
第二种方法是直接打印1+2+3+…+10000
在执行中，第二种方法的执行效率是更高的，第一种方法还要循环，生成中间结果。
再举个例子：
写一个数据库的查询语句：
SELECT count（＊） from store＿sales where ｓｓ＿item＿ｓｋ ＝ １０００
这句SQL语句的执行过程应该是：
对于这个问题，最好的执行操作是：
而传统的数据库操作模型中每一步的操作都是一个迭代器，这样更加的通用，但是对于处理这种实际的问题时就会降低执行速度。因为他要调用更多的虚拟函数，要将更多的数据加载到内存，没有进行展开，没有进行pipelining。
那我们在写一个项目的时候，我们要考虑编程的统一性，泛用性。那么我们就会写很多很多的判断，循环来处理各种各样的情况。这样在我们执行的时候就会降低速度。
而spark２.０在执行的时候就会对这种情况进行优化
spark２.０会先制定执行计划，在Driver端将代码转换成菜鸟级别的代码（处理单一问题的代码），然后再提交给Executor进行执行，这样就会更快。