import spark.implicits._作用

### 回答1：
import spark.implicits._ 的作用是将Spark SQL中的常用类型转换隐式地导入到当前作用域中，方便用户进行数据类型的转换操作。这些类型包括基本数据类型（如Int、Double、String等）、日期类型（如Date、Timestamp等）以及复杂数据类型（如Array、Map、Struct等）。通过导入这些隐式转换，用户可以更方便地进行数据类型的转换，提高代码的可读性和简洁性。

### 回答2：
import spark.implicits._是Spark中的一个工具，它可以帮助我们将RDD（弹性分布式数据集）转换为DataFrame。Spark是一个高效的并行计算框架，但是它主要处理的是RDD，这使得数据处理有时可能变得困难、冗长。而DataFrame是一种类似于关系型数据库中表的数据结构，它提供了更简单、更可读的API，使得数据分析变得更加容易。使用DataFrame可以帮助我们更快地进行数据处理、清理、转换和分析。

其中，implicits代表隐式转换，它可以将RDD自动转换为DataFrame。这就是说，我们不再需要手动调用RDD的map、flatMap等方法来构建DataFrame。只需使用Spark中提供的API，并在代码的起始位置添加import spark.implicits._即可。这些隐式转换实现了RDD和DataFrame之间的无缝转换，让用户可以不用关心底层的数据结构和转换过程，而系统会自动进行相应的转换。

需要注意的是，我们必须在创建SparkSession对象之后才能使用implicits。在实际代码中，可以在创建SparkSession时直接导入implicits，或者在需要使用DataFrame的时候导入implicits，达到同样的效果。

总之，import spark.implicits._是一个方便快捷的工具，可以帮助我们更轻松地进行数据分析。通过这个工具，我们可以将无序的RDD转换为有序的DataFrame，从而更加高效地进行数据清理、处理和分析。

### 回答3：
在Spark框架中，导入import spark.implicits._是一种常见的做法。其作用是：

1.引入隐式转换函数：这个操作会自动将DataFrame和Dataset类型的数据转换为RDD类型的数据，从而使得我们可以更方便地使用RDD操作。

2.简化代码：使用implicits._可以省略一些繁琐的冗余代码，使得代码更简洁易读。例如，使用import spark.implicits._后，我们可以直接使用case class来定义模式，而不需要再手动定义Schema。

3.提高代码的性能：使用implicits._可以避免频繁地创建对象和重复的代码，从而提高代码的性能和效率。

总之，import spark.implicits._在Spark中是一个非常常见的操作，其作用不仅是简化代码，而且可以提高代码的性能和效率。因此，我们要养成良好的习惯，充分利用这个工具，使得我们的Spark程序更加高效、简洁和易读。