请分析简述使用编程方式定义RDD模式实现从 RDD 转换得到 DataFrame的过程，请举例说明。

在Apache Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是Spark的核心数据结构，而DataFrame是更高级的数据处理工具，它提供了一种列式、分区的视图，使得转换操作更为直观。将RDD转换为DataFrame通常涉及以下几个步骤：

1. **创建RDD**: 首先，你需要有一个基础的RDD。例如，你可以通过读取文件或网络源生成一个基础的文本或JSON RDD。

from pyspark import SparkContext
text_rdd = sc.textFile("hdfs://path/to/textfile.txt")

2. **解析数据**: 对于文本RDD，通常需要将其解析成特定的结构，如键值对或者是包含字段的行。可以使用`map()`函数配合`pyspark.sql.Row`构造函数来完成这个过程。

row_rdd = text_rdd.map(lambda line: Row(field1=line.split(',')[0], field2=line.split(',')[1]))

3. **创建DataFrame**: 使用`createDataFrame()`方法将Row RDD转换为DataFrame。在这个例子中，我们假设字段1和字段2已经映射到了DataFrame的相应列。

from pyspark.sql import SQLContext
sql_context = SQLContext(sc)
df = sql_context.createDataFrame(row_rdd, ["field1", "field2"])

4. **验证转换**: 最后，你可以打印DataFrame的信息，确认转换是否成功。

df.show()

**相关问题--:**
1. DataFrame相较于RDD有哪些优势？
2. 在Spark SQL中如何直接将CSV文件转换为DataFrame？
3. 在哪些场景下，你会选择继续使用RDD而不是DataFrame？