Dataset (DataFrame)的常見有類型操作、無類型操作
轉換類型的操作主要包含：flatMap、map、mapPartitions、transform、as
（1）flatMap
方法描述：通過 flatMap 可以将一條資料轉為一個數組, 後再展開這個數組放入 Dataset
（2）map
方法描述：map 可以将資料集中每條資料轉為另一種形式（通過傳入計算函數來實作）
（3）mapPartitions
方法描述：mapPartitions 和 map 一樣, 但是 map 的處理機關是每條資料, mapPartitions 的處理機關是每個分區
（4）transform
方法描述：map 和 mapPartitions 以及transform都是轉換, map 和 mapPartitions 是針對資料, 而 transform 是針對整個資料集, 這種方式最大的差別就是 transform 可以直接拿到 Dataset 進行操作
（5）as
方法描述：as[Type] 算子的主要作用是将弱類型的 Dataset 轉為強類型的 Dataset, 它有很多适用場景, 但是最常見的還是在讀取資料的時候, 因為DataFrameReader體系大部分情況下是将讀出來的資料轉換為 DataFrame的形式, 如果後續需要使用 Dataset 的強類型 API, 則需要将 DataFrame 轉為 Dataset. 可以使用 as[Type] 算子完成這種操作
過濾類型的操作主要包含：filter
（1）filter
方法描述：用來按照條件過濾資料集
集合類型的操作主要包含：groupBykey
（1）groupByKey
方法描述：grouByKey 算子的傳回結果是 KeyValueGroupedDataset, 而不是一個 Dataset, 是以必須要先經過 KeyValueGroupedDataset 中的方法進行聚合, 再轉回 Dataset, 才能使用 Action 得出結果。
其實這也印證了分組後必須聚合的道理
切分類型的操作主要包含：randomSplit、sample
（1）randomSplit
方法描述：randomSplit 會按照傳入的權重随機将一個 Dataset 分為多個 Dataset, 傳入 randomSplit 的數組有多少個權重, 最終就會生成多少個 Dataset, 這些權重的加倍和應該為 1, 否則将被标準化
（2）sample
方法描述：sample 會随機在 Dataset 中抽樣
排序類型的操作主要包含：orderBy、sort
（1）orderBy
方法描述：orderBy 配合 Column 的 API, 可以實作正反序排列
（2）sort
方法描述：其實 orderBy 是 sort 的别名, 是以它們所實作的功能是一樣的
分區類型的操作主要包含：coalesce、repartitions
（1）coalesce
方法描述：減少分區, 此算子和 RDD 中的 coalesce 不同, Dataset 中的 coalesce 隻能減少分區數, coalesce 會直接建立一個邏輯操作, 并且設定 Shuffle 為 false
（2）repartitions
方法描述：repartitions 有兩個作用, 一個是重分區到特定的分區數, 另一個是按照某一列來分區, 類似于 SQL 中的 DISTRIBUTE BY
去重類型的操作主要包含：dropDuplicates、distinct*
（1）dropDuplicates
方法描述：使用 dropDuplicates 可以去掉某一些列中重複的行
（2）distinct
方法描述：當 dropDuplicates 中沒有傳入列名的時候, 其含義是根據所有列去重, dropDuplicates() 方法還有一個别名, 叫做 distinct
是以, 使用 distinct 也可以去重, 并且隻能根據所有的列來去重
集合類型的操作主要包含：*except、intersect、union、limit*
（1）except
方法描述：except 和 SQL 語句中的 except 一個意思, 是求得 ds1 中不存在于 ds2 中的資料, 其實就是差集
（2）intersect
方法描述：求得兩個集合的交集
（3）union
方法描述：求得兩個集合的并集
（4）limit
方法描述：限制結果集數量
選擇類型的操作主要包含：select、selectExpr、withColumn、withColumnRenamed
（1）select
方法描述：select 用來選擇某些列出現在結果集中
（2）selectExpr
方法描述：在 SQL 語句中, 經常可以在 select 子句中使用 count(age), rand() 等函數, 在 selectExpr 中就可以使用這樣的 SQL 表達式, 同時使用 select 配合 expr 函數也可以做到類似的效果
（3）withColumn
方法描述：通過 Column 對象在 Dataset 中建立一個新的列或者修改原來的列
（4）withColumnRenamed
方法描述：修改列名
剪切類型的操作主要包含：*drop*
（1）drop
方法描述：剪掉某個列
聚合類型的操作主要包含：groupBy
（1）groupBy
方法描述：按照給定的行進行分組