spark streaming和spark structure streaming代码区别

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

怎么在idea用旧版本的spark mlib

如果你想在 IDEA 中使用旧版本的 Spark MLlib，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，从 Spark 的官方网站下载所需版本的 Spark，例如 Spark 2.4.0。

2. 解压缩下载的 Spark 文件，并将其放置在本地磁盘上。

3. 在 IDEA 中，打开项目并转到“Project Structure”（项目结构）。

4. 在“Project Settings”（项目设置）下，选择“Libraries”（库）选项卡。

5. 单击“+”按钮，并选择“Java”或“Scala”库，具体取决于您的项目。

6. 在弹出的窗口中，选择您的 Spark 安装文件夹中的“jars”文件夹。

7. 选择您需要的 Spark MLlib JAR 文件，并单击“OK”以添加该文件到您的项目中。

8. 现在，您可以在项目中使用所选版本的 Spark MLlib。

注意，如果您同时需要使用其他 Spark 组件（如 Spark SQL 或 Spark Streaming），则可以按照相同的步骤将其添加到您的项目中。