请阐述Spark中的RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame、DataSet和DataStream之间的主要差异和它们各自的特点。

解答思路：

在Apache Spark中，RDD（Resilient Distributed Datasets）、DataFrame、DataSet和DataStream是处理大规模数据的四种主要抽象概念。它们之间存在一些关键区别，主要体现在数据结构、操作方式、性能优化等方面。在回答此问题时，需要了解这几种概念的基本定义和它们之间的主要差异。

最优回答：

1. RDD（Resilient Distributed Dataset）：RDD是Spark早期提供的数据抽象，它是一个分布式对象集合，可以进行各种并行操作。RDD提供了基本的转换和操作，如map、reduce等。由于其灵活性，可以处理各种类型的数据。但是，RDD的编程相对繁琐，且在处理结构化数据（如CSV）时，效率相对较低。
2. DataFrame：DataFrame是Spark中的分布式数据框，类似于传统数据库中的表或pandas中的DataFrame。它提供了更好的类型安全性和优化后的执行引擎。DataFrame更适合处理结构化和半结构化数据，并且提供了更丰富的操作和优化。相对于RDD，DataFrame在处理复杂的数据结构和类型时更为高效。
3. DataSet：DataSet是Spark中另一种数据抽象，它是强类型的、支持事务的DataFrame。DataSet提供了更丰富的API和类型安全，允许开发者使用面向对象的方式来处理数据。与RDD相比，DataSet具有更好的性能优化和内存管理。
4. DataStream：DataStream是Spark Streaming的扩展，用于处理实时数据流。它允许开发者在微批次或连续的方式下处理数据流，并提供了各种流处理操作，如窗口操作、时间戳等。DataStream适用于实时数据分析、机器学习和事件驱动的应用场景。

总结来说，RDD是Spark中最基础的数据抽象，而DataFrame和DataSet是更高级别的抽象，提供了更好的性能和易用性。DataStream则专注于实时数据流的处理。根据具体的应用场景和需求，可以选择合适的数据抽象来处理数据。