Spark Streaming和Structured Straming的区别

Spark Streaming和Structured Streaming都是Spark的流处理模块，但它们有以下区别：

1. 编程模型不同：Spark Streaming采用基于RDD的编程模型，而Structured Streaming采用基于DataFrame和Dataset的编程模型。

2. 处理方式不同：Spark Streaming采用离线批处理的方式进行流处理，即将流数据分成一批批来处理，而Structured Streaming则采用连续处理的方式，即将流数据当作一个连续的流来处理。

3. 容错机制不同：Spark Streaming采用微批处理的方式进行流处理，因此在出现故障时需要手动处理丢失的数据。而Structured Streaming采用连续处理的方式，具有自动容错机制，若出现故障，可以自动从故障点重新开始处理数据。

4. 功能不同：Structured Streaming具有更多的高级功能，如窗口聚合、水印机制等，而Spark Streaming相对较为简单。

总之，Structured Streaming相对于Spark Streaming具有更好的容错性、更强大的功能和更高的性能，而且更加易于使用。