RDD DataFrame和DataSet有什么区别？、

RDD、DataFrame和DataSet都是Spark中常用的数据结构，它们之间的主要区别如下：

1. RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark最基础的分布式数据集，它是一个不可变的分布式对象集合，可以在不同节点上进行并行处理。RDD的主要优点是灵活性和可靠性，但是性能相对较低。

2. DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，具有类似于关系型数据库的结构，支持类SQL的高级查询和优化，使用起来比RDD更加方便。DataFrame主要优点是性能较高，支持大规模数据处理，但是灵活性相对较差，需要遵循一定的数据格式和结构。

3. DataSet是Spark 1.6版本引入的新的数据结构，它是DataFrame的类型安全版本，具有强类型的特性，支持编译时类型检查和代码自动补全等功能。DataSet的主要优点是类型安全、高性能和可读性，但是相对于DataFrame，需要更多的代码来实现相同的功能。

总的来说，RDD是Spark最基础的数据结构，DataFrame是一种更加高级的数据结构，DataSet是一种更加类型安全的数据结构。在实际应用中，应根据具体需求和场景选择不同的数据结构。