描述⼀下RDD，DataFrame，DataSet的区别

RDD、DataFrame 和 DataSet 都是 Spark 中的数据处理模块，它们之间的区别如下：

1. RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性分布式数据集）是 Spark 最基础的数据结构，是一个不可变的、分布式的、可容错的数据集合。RDD 的特点是可以在内存中缓存数据，适合处理大规模、复杂的数据集合。但是，RDD 不够高效，无法进行优化，适用于数据的简单处理。

2. DataFrame 是 Spark SQL 中的概念，它是一个分布式的、带有命名的列的数据集合，类似于关系型数据库中的表。DataFrame 可以被认为是一个有结构的 RDD，具有更高的性能和更丰富的 API，支持 SQL 查询、过滤、排序、聚合等操作，非常适合于数据分析和数据挖掘。

3. DataSet 是 Spark 1.6 版本中引入的新概念，它是一个基于强类型的 API，可以将 DataFrame 转换为类型安全的数据集合。DataSet 同时具备 RDD 和 DataFrame 的优点，既可以进行高效的数据处理，也可以进行类型安全的编程，因此在 Spark 2.0 中，DataSet 成为了 Spark API 的主要编程模型。