设计一个采用Spark大数据技术进行数据分析处理的案例，要求说明采用哪个Spark组件，实现何种功能，并在后续的学习中给出各功能的设计思路、程序源代码、运行结果截图。

设计一个Spark大数据分析处理案例：

案例：我们选择使用Apache Spark对电商销售数据进行实时分析。Spark Streaming将是关键组件，它允许我们在接收到持续的数据流时进行处理。

1. **Spark组件**：主要使用Spark Streaming，它是Spark生态系统的一部分，专为处理实时数据流而设计。此外，还会用到DataFrame API（用于结构化数据操作）和MLlib（机器学习库）进行复杂的数据挖掘。

2. **功能实现**：
- 数据接收：通过Kafka或其他消息队列系统，将实时的交易数据推送到Spark Streaming应用。
- 数据清洗：利用Spark DataFrame对数据进行去重、填充缺失值等预处理操作。
- 实时统计分析：例如，计算销售额排行榜、用户购买频率等。
- 机器学习预测：使用MLlib对用户的购买行为进行分类或回归预测，如推荐系统。

3. **设计思路**：
- 首先，构建一个Kafka消费者读取实时数据，并将其转换成Spark DataFrame格式。
- 然后，编写DStream（Discretized Streams）操作处理这个流式数据，如滑动窗口函数（windowing）对每段时间内的数据进行聚合。
- 结合DataFrame的SQL查询能力，进行高效的数据筛选和计算。
- 最后，利用MLlib训练模型并在新数据上实时预测。

4. **示例源代码片段（伪代码）**：

import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext};
import org.apache.spark.streaming.kafka.ConsumerStrategies

val spark = SparkSession.builder.appName("EcommerceAnalytics")
  .getOrCreate()

val ssc = new StreamingContext(spark, Seconds(5)) // 每隔5秒处理一次数据
val topics = Seq("sales_data") // Kafka主题名

// 创建从Kafka消费者的Source
val kafkaStream = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
  ssc,
  ConsumerStrategies.PreferConsistent(),
  Map("bootstrap.servers" -> "kafka-broker:9092", "subscribe" -> topics)
)

// 将Kafka数据转换为DataFrame并进行处理
val salesDF = kafkaStream.map(s => (s, parseAndClean(s))) // 假设parseAndClean是一个自定义函数

// 进行实时分析和预测...

5. **运行结果截图**：由于这是一个文字环境，无法提供实际的屏幕截图。理论上，运行后的结果可能包括实时更新的销售额图表、用户购买频率图表以及预测结果可视化等。