Spark Streaming和Structured Streaming有什么区别？

Spark Streaming和Structured Streaming都是Apache Spark用于处理实时流数据的组件，但它们之间有一些关键的区别：

1. **数据模型**: Structured Streaming（从2.0版本开始）引入了一种更统一的数据模型，它支持批处理和流处理的无缝集成，可以直接操作基于DataFrame或Dataset的数据结构，这使得数据转换和分析更加直观和一致。而Spark Streaming最初的设计是基于RDD（弹性分布式数据集），它的API与批处理有所不同。

   // Structured Streaming 示例
   val streamDF = spark.readStream.format("csv").option("sep", ",").load("...")
   val processedStream = streamDF.transform(...).writeStream ...

2. **易用性**: Structured Streaming的API设计更接近于Spark SQL，使得开发人员能够利用已有的SQL查询和DataFrame API来编写复杂的流处理逻辑，提高了开发效率。

3. **状态管理**: Structured Streaming通过Watermark机制更好地处理延迟数据和容错性，允许设置事件的时间戳容忍度，这在实时处理中非常重要。而Spark Streaming需要手动处理这些复杂性。

4. **性能优化**: Structured Streaming底层进行了优化，比如内存管理和数据倾斜处理，通常能提供更好的吞吐量和更低的延迟。

5. **可扩展性**: 新的Streaming API在资源管理和任务调度上也有所改进，支持动态调整资源以适应不断变化的流量需求。

因此，尽管两者都能处理实时流数据，但Structured Streaming提供了更为现代和强大的功能，更适合现代大数据应用的需求。