spark streaming和spark structure streaming代码区别
时间: 2024-07-02 08:01:05 浏览: 11
Spark Streaming 和 Spark Structured Streaming 都是 Apache Spark 中用于处理实时数据流的模块,但它们的设计和使用场景有所不同。
1. Spark Streaming: 这是 Spark 早期版本中的实时流处理工具,基于微批量处理模型。它将输入的数据流划分为固定时间间隔(如秒或毫秒)的小批次,并对每个批次应用用户提供的处理逻辑。Spark Streaming 通常与 DStream(Discretized Streams)概念相关,它是一个连续、离散的时间序列,可以表示为批处理数据集的序列。由于其批处理的特性,处理延时相对较高。
2. Spark Structured Streaming: 在 Spark 2.0 版本之后引入的,它是 Spark Streaming 的升级版,完全基于 Spark SQL 接口,提供了结构化数据流处理能力。Structured Streaming 支持直接处理各种源(如 Kafka, Kinesis, Flume, TCP socket等),并且支持实时的DataFrame和DataSet操作,具有较低的处理延时和更高的吞吐量。它的主要优势在于能够直接操作SQL语句,使得数据处理更加直观和灵活。
相关问题
Spark Structured Streaming和Spark Streaming的区别
Spark Structured Streaming 是 Spark 2.0 引入的一种全新的流处理方式,它是建立在 Spark SQL 引擎之上的,可以将流数据看成是结构化数据,并以表格的形式进行处理。相比于 Spark Streaming,它具有以下几点不同之处:
1. 处理方式不同:Spark Streaming 是基于 DStream 的离散流处理,而 Spark Structured Streaming 直接将流数据看成是连续的表格数据,可以和静态的表格数据一样处理。
2. 数据处理粒度不同:Spark Streaming 的数据处理粒度是每个微批次(batch)的数据,而 Spark Structured Streaming 的数据处理粒度是每条数据。
3. 数据处理模式不同:Spark Streaming 的处理模式是批处理,而 Spark Structured Streaming 则是以流的方式进行处理。
4. 数据处理延迟不同:Spark Streaming 的延迟一般在几秒到几十秒之间,而 Spark Structured Streaming 的延迟可以做到毫秒级别。
综上所述,Spark Structured Streaming 的设计目标是在保证高吞吐量和低延迟的同时,提供结构化的数据处理方式,使得数据处理更为方便和灵活。而 Spark Streaming 主要适用于需要对实时数据进行批处理的场景。
spark batch和spark streaming 如何在代码层面区分
Spark Batch和Spark Streaming是Apache Spark库中用于处理数据流的两种主要模式,它们在代码实现上有着显著的不同。
**Spark Batch:**
- 在Spark Batch中,数据被看作是一次性的批处理(batch),通常是从文件系统、数据库或外部源一次性读取到内存中。
- 主要的API是`DataFrame`和`RDD(Resilient Distributed Dataset)`。数据处理流程包括数据加载、转换、聚合等操作,然后最终写回磁盘或数据库。
- 由于数据是静态的,所以不需要处理实时变化,因此代码编写时可以按照传统的批量处理思路进行,无需考虑时间窗口或持续流处理。
**Spark Streaming:**
- Spark Streaming则是针对实时或近实时数据流的处理。它将连续的数据流划分为一系列小的时间窗口(如秒、分钟或更短),并在每个窗口内执行批处理操作。
- 主要API是`DStream`(Discretized Stream),它是`DataFrame`或`RDD`在时间维度上的扩展。代码通常会涉及到时间滑动窗口的设置和流处理逻辑。
- 数据处理过程中,需要关注数据的实时性,可能需要实时更新状态或执行实时分析。
**代码层面的区别:**
- 在`SparkSession`创建时,`SparkBatch`使用`spark.read()`读取数据,而`SparkStreaming`则用`spark.readStream()`。
- `SparkStreaming`会创建`DStream`实例并定义`transform`函数处理每个时间窗口的数据,而`SparkBatch`直接操作`DataFrame`或`RDD`。
- Spark Streaming代码中,可能会用到`foreachRDD`、`transformWith`等特定于流处理的函数,而Batch模式下的代码结构更为简单。
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