SparkSQL DataSet
1、概念
DataSet是分布式的数据集合。DataSet是在Spark1.6中添加的新的接口。它集中了RDD的优点（强类型和可以用强大lambda函数）以及Spark SQL优化的执行引擎。DataSet可以通过JVM的对象进行构建，可以用函数式的转换（map/flatmap/filter）进行多种操作。
2、DataFrame、DataSet、RDD的区别
假设RDD中的两行数据是这样：
那么DataFrame中的数据是这样:
那么Dataset中的数据是这样:
或者是这样（每行数据是个Object）:
DataSet包含了DataFrame的功能，Spark2.0中两者统一，DataFrame表示为DataSet[Row]，即DataSet的子集。
DataSet可以在编译时检查类型
并且是面向对象的编程接口
相比DataFrame，Dataset提供了编译时类型检查，这会节省调试bug的大量的时间，这也是引入Dataset的一个重要原因。
3、DataFrame与DataSet的互转
DataFrame转为 DataSet
df.as[ElementType]这样可以把DataFrame转化为DataSet。
DataSet转为DataFrame
ds.toDF()这样可以把DataSet转化为DataFrame。
4、创建DataSet
4.1、通过spark.createDataset创建
4.2、通toDS方法生成DataSet
4.3、通过DataFrame转换生成
使用as[]转换为DataSet
