请比较RDD、DataFrame、DataSet的区别。

好的，关于您的问题：

RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark最底层的数据抽象，在Spark中的每个操作都是通过RDD来实现的。RDD是一个弹性、分布式、不可变的分区数据集合，具有容错机制，可以在内存或者磁盘中缓存数据。

DataFrame是Spark SQL中的一种分布式数据集，以 RDD 为基础，通过增加元数据的方式来提供结构化和类型安全。DataFrame的特点是：性能更好、支持编译时检查、易于优化查询计划、支持更多的数据源、API更简单易用等。

DataSet是Spark 1.6引入的，是对RDD和DataFrame的补充，新的DataSet API结合了RDD的强类型特点和DataFrame的易用性，可以面向对象编程，可以编译时检查类型错误，支持更多数据源，还可以通过调用DataFrame API中的方法来实现查询操作。

总体来说，RDD是一种弹性分布式数据集，DataFrame是以RDD为基础的API，DataSet是DataFrame的扩展。DataFrame和DataSet相比较而言，更易于优化查询计划和使用，而且具有更好的性能，适合于处理结构化数据。