RDD、DataFrame與DataSet三者有許多的共性，都有各自使用的場景，常常需要在三者之間進行轉換
DataFrame/Dataset 轉 RDD：
val rdd1=testDF.rdd
val rdd2=testDS.rdd
RDD 轉 DataFrame：
// 一般用元組把一行的數據寫在一起，然后在toDF中指定字段名
import spark.implicits._
val testDF = rdd.map {line=>
(line._1,line._2)
}.toDF("col1","col2")
RDD 轉 Dataet：
// 核心就是要定義case class
import spark.implicits._
case class Coltest(col1:String, col2:Int)
val testDS = rdd.map{line=>Coltest(line._1,line._2)}.toDS
DataSet 轉 DataFrame：
// 這個轉換簡單，只是把 case class 封裝成Row
import spark.implicits._
val testDF = testDS.toDF
DataFrame 轉 DataSet：
// 每一列的類型后，使用as方法（as方法后面還是跟的case class，這個是核心），轉成Dataset。
import spark.implicits._
case class Coltest … …
val testDS = testDF.as[Coltest]
特別注意：
在使用一些特殊操作時，一定要加上import spark.implicits._ 不然toDF、toDS無法使用
三者轉換關系圖：
