spark streaming、spark structing streaming、sparksql的区别？

Spark Streaming、Spark Structured Streaming和Spark SQL是Apache Spark的三个核心组件，它们在处理实时数据和批处理数据方面有不同的重点和功能。

1. Spark Streaming：Spark Streaming是Apache Spark中用于处理实时流数据的组件。它使用微批处理模型，将实时流数据分成连续的小批次进行处理。它支持多种数据源，包括Kafka、Flume、HDFS等，可以进行数据转换和计算，并将结果输出到文件系统、数据库或可视化工具中。Spark Streaming适用于需要低延迟和高吞吐量的实时数据处理。

2. Spark Structured Streaming：Spark Structured Streaming是Spark 2.0版本引入的一种新的流处理API。它提供了与批处理相同的简单编程模型，将实时流数据视为无限增长的表，并以连续查询方式进行处理。通过结构化的API和DataFrame/Dataset API，可以方便地进行流数据的转换、聚合和计算。Spark Structured Streaming适用于需要将流数据与批处理数据无缝集成的场景。

3. Spark SQL：Spark SQL是Spark提供的用于结构化数据处理的模块，它可以将结构化数据（如JSON、CSV、Parquet等）转换为DataFrame或Dataset，并提供了类似SQL的查询语言进行数据分析。Spark SQL支持将SQL查询与Spark程序无缝集成，可以在SQL语句中进行数据转换、过滤、聚合等操作。Spark SQL适用于需要进行复杂查询和数据分析的场景，支持批处理和实时流处理。

总结来说，Spark Streaming适用于低延迟的实时数据处理，Spark Structured Streaming适用于将流数据与批处理数据无缝集成的场景，Spark SQL适用于复杂查询和数据分析。它们在处理数据的方式和提供的API上有所不同，可以根据不同的需求选择合适的组件。