请回答以下四个问题： 1.DataFrame和Dataset是最常用的两种分布式数据集，从性能上比较，哪个性能更好？ 2.Spark的标准库包括核心库和扩展库？ 3.Spark RDD提供了丰富的操作方法来用于操作分布式的数据集合，其中包含哪两个操作？ 4.Scala样例类或对象定义方法？

1. Dataset比DataFrame性能更好，因为Dataset是强类型的，可以在编译期间捕获类型错误，而DataFrame是弱类型的，类型检查发生在运行时，可能会导致类型错误的延迟发现和运行时异常的出现。

2. 是的，Spark的标准库包括核心库和扩展库。核心库提供了基本的API和框架，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX等。扩展库提供了更高级的功能，如SparkR、Alluxio、Kafka和Cassandra等。

3. Spark RDD提供了丰富的操作方法，其中包含转换操作和行动操作。转换操作包括map、filter、flatMap、groupByKey、reduceByKey、join等等，用于对分布式数据集进行转换。行动操作包括count、collect、reduce、foreach等等，用于触发计算并返回结果。

4. Scala样例类或对象可以用于定义数据结构和伴生对象等。样例类可以快速定义一个不可变的数据结构，并自动生成构造函数、getter、setter和toString等方法。样例对象是单例的，可以用于定义常量和工具方法等。样例类和对象都可以用于模式匹配。