在Spark1.6版本中，试图为RDD，DataFrame提供一个新的实验性接口Dataset api接口,所以从范围来说，下面这张图能表明：
Dataframe是Dataset的row类型。
RDD
是弹性的分布式数据集。
1.懒执行且不可变，支持lambda表达式的并行数据集合
2.面向对象的编程风格，使用对象点的方式操作数据
缺点：
3.集群间的通信，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。
2.RDD的劣势是性能限制，它是一个JVM驻内存对象，所以存在GC的限制，频繁的创建和销毁对象增加GC。
DataFrame
和RDD类似，Dataframe也是一个分布式数据容器，它是表格型数据结构。它像传统数据库的二维表格，它同样记录数据的结构信息，即schema。同时，DataFrame也是Hive相似，支持嵌套数据类型（struct，array和map）。DataFrame是分布式的Row对象的集合。
1.懒执行，DataFrame为数据提供了Schema（架构）的视图，可以把它当做数据库的一张表来对待。
2.优势：1）定制化内存管理，数据以二进制的方式存在非堆内存，节省了大量空间，并摆脱了GC（垃圾回收）的限制。
2）优化的执行计划，查询计划通过Spark catalyst（催化剂）optimiser（优化）进行优化。
3）RDD的每一行的数据和结构都是一样的存储在schema中，spark通过schema能读懂数据。
Dataset
Dataset相比于RDD和Dataframe少了序列化的步骤，Dataset结合了RDD和DataFrame的优点，带来一个新的概念Encoder。
1.是Dataframe api的一个扩展，是Spark最新的数据抽象
2.具有Dataframe的查询优化特性
3.可以使用样例类在Dataset定义数据的结构信息，样例类的每个属性的名称直接映射到Dataset中的字段名称
4.DataFrame是Dataset的特例，Dataframe是Dataset是Row类型，所以可以通过as方法将Dataframe转换为Dataset。
所有表结构信息都用Row来表示。
5.Dataset是强类型的，如有Dataset[Car],Dataset[Person]。
联系：三者之间的转换
区别：
1.Dataset内部序列化机制和RDD不同，可以不用反序列化整个对象调用对象的方法。
2.Dataset是强类型的，默认有列名“value”，操作上的方法比RDD的要多，RDD上有的算子，Dataset也都有
在Spark1.6中有读取json格式的RDD，在Spark2.0+中只有读取json格式的Dataset