RDD：编译时类型安全（编译时就进行类型检查），采用面向对象的编程风格。需要序列化和反序列化（对结构和数据），增加GC（垃圾回收）性能开销。
DataFrame：引入了schema（结构化，RDD中的每行数据结构相同）和off-heap（JVM堆以外的内存直接受操作系统管理，Spark可以以二进制的形式序列化数据到off-heap中，无GC开销）。
DataSet：结合RDD和DataFrame的优点，序列化数据时，使用Encoder产生字节码与off-heap进行交互，从而达到按需访问数据的效果，而不用反序列化整个对象。
一个Dataset是一个分布式的数据集合。一个Dataset可以从JVM对象来构造并且使用转换功能。
一个DataFrame是一个DataSet组织成的指定列。它的概念类似于关系型数据库。在Scala和Java中，一个DataFrame所代表的是一个或多个Row的Dataset。