在spark-shell中，测试RDD/DataFrame/DataSet互相转换。

好的，下面我将演示如何在spark-shell中测试RDD/DataFrame/DataSet之间的相互转换。

首先，我们需要启动spark-shell。假设我们已经启动了spark-shell并连接到了Spark集群。

接下来，我们将创建一个简单的RDD，其中包含一些整数：

val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))

现在，我们将使用RDD创建一个DataFrame，其中只有一个名为“value”的整数列：

val df = rdd.toDF("value")

我们也可以使用case class来定义一个模式，然后将RDD转换为DataFrame：

case class Person(name: String, age: Int)
val rdd = sc.parallelize(Seq(Person("Alice", 25), Person("Bob", 30), Person("Charlie", 35)))
val df = rdd.toDF()

接下来，我们将DataFrame转换为DataSet。我们可以使用as方法将DataFrame转换为DataSet，也可以使用case class来定义模式：

val ds1 = df.as[Person]
case class PersonDS(name: String, age: Int)
val ds2 = df.as[PersonDS]

最后，我们将DataSet转换为RDD：

val rdd = ds1.rdd

这就是在spark-shell中测试RDD/DataFrame/DataSet之间相互转换的方法。