Spark Structured Streaming和 Spark Streaming有什么关系

Spark Structured Streaming和Spark Streaming都是Spark生态系统中提供的流式处理框架。但是它们之间有一些区别。

Spark Streaming是Spark的第一代流式处理框架，支持使用DStream进行数据处理。DStream代表了连续的数据流，可以从多种数据源（如Kafka、Flume、HDFS等）中获取数据。Spark Streaming将连续的数据流划分为一系列小批次（batch），然后使用RDD（Resilient Distributed Datasets）API进行批处理。这样可以在延迟较低的情况下处理数据流，并支持高吞吐量和低延迟的数据处理。

Spark Structured Streaming是Spark的第二代流处理框架，它提供了结构化的流式处理能力，数据流被看做为一个连续的表格数据流。它可以使用Spark SQL的API进行数据处理，并支持基于时间和数据大小触发的批处理。Spark Structured Streaming支持使用不同的数据源，包括Kafka、Flume、HDFS、TCP/IP等。

因此，可以说Spark Structured Streaming是Spark Streaming的改进版，它提供了更加灵活和易用的流处理能力。