请阐述Spark structured与Spark SQL

Spark SQL是Spark生态系统中的一个组件，它提供了一种用于结构化数据处理的高级API。Spark SQL支持使用SQL查询和DataFrame API来进行结构化数据处理。Spark SQL提供了许多内置函数和数据源，可以方便地与其他Spark组件（如MLlib和GraphX）集成。

Spark Structured Streaming是Spark SQL的一个扩展，它允许在实时数据流中进行结构化数据处理。Spark Structured Streaming使用与Spark SQL类似的API，并提供了一些特定于流处理的操作。

Spark Structured Streaming和Spark SQL都是基于DataFrame API构建的，它们共享许多相同的概念和操作，例如列、行、筛选、聚合等。但是，Spark Structured Streaming还支持一些额外的操作，例如窗口聚合和流式连接。

总之，Spark SQL是用于批处理和交互式查询的结构化数据处理工具，而Spark Structured Streaming是用于实时流处理的扩展。它们都使用DataFrame API，提供了方便的数据处理操作和内置函数，并与其他Spark组件集成。