请阐述Spark Structured Streaming与Spark SQL 和Spark Streaming

Spark Structured Streaming、Spark SQL 和 Spark Streaming 都是Apache Spark的不同组件，用于处理大规模数据集。

Spark Structured Streaming是一种基于Spark SQL的流处理引擎，可以将流数据视为无限表格，并在这些无限表格上应用Spark SQL操作。Spark Structured Streaming在Spark 2.0中引入，能够支持实时数据流处理，并且提供了与批处理相同的API。

Spark SQL是一种用于处理结构化数据的Spark组件，它提供了一种使用SQL查询语言进行数据分析的接口。Spark SQL可以读取各种数据源中的数据，包括JSON、CSV、Hive、Parquet等，并将其转换为DataFrame或Dataset进行处理。

Spark Streaming是一种用于流处理的Spark组件，它使用离散流处理（DStream）的概念来处理实时数据流。Spark Streaming可以将数据流划分为小批量数据，然后将其作为RDD进行处理，并且支持各种输入源，如Kafka、Flume、Twitter、HDFS等。

综上所述，Spark Structured Streaming、Spark SQL 和 Spark Streaming都是用于处理不同类型数据的Spark组件。Spark Structured Streaming适用于实时数据流处理的场景；Spark SQL适用于结构化数据的批处理和实时查询场景；Spark Streaming适用于实时数据流处理的场景，并且支持各种输入源。