描述一下RDD，DataFrame，DataSet的区别？
1）RDD
优点:
编译时类型安全
编译时就能检查出类型错误
面向对象的编程风格
直接通过类名点的方式来操作数据
缺点:
序列化和反序列化的性能开销
无论是集群间的通信, 还是 IO 操作都需要对对象的结构和数据进行序列化和反序列化。
GC 的性能开销，频繁的创建和销毁对象, 势必会增加 GC
2）DataFrame
DataFrame 引入了 schema 和 off-heap
schema : RDD 每一行的数据, 结构都是一样的，这个结构就存储在 schema 中。 Spark 通过 schema 就能够读懂数据, 因此在通信和 IO 时就只需要序列化和反序列化数据, 而结构的部分就可以省略了。
3）DataSet
DataSet 结合了 RDD 和 DataFrame 的优点，并带来的一个新的概念 Encoder。
当序列化数据时，Encoder 产生字节码与 off-heap 进行交互，能够达到按需访问数据的效果，而不用反序列化整个对象。Spark 还没有提供自定义 Encoder 的 API，但是未来会加入。
三者之间的转换：