Spark Structured Streaming和Spark Streaming的区别

Spark Structured Streaming 是 Spark 2.0 引入的一种全新的流处理方式，它是建立在 Spark SQL 引擎之上的，可以将流数据看成是结构化数据，并以表格的形式进行处理。相比于 Spark Streaming，它具有以下几点不同之处：

1. 处理方式不同：Spark Streaming 是基于 DStream 的离散流处理，而 Spark Structured Streaming 直接将流数据看成是连续的表格数据，可以和静态的表格数据一样处理。

2. 数据处理粒度不同：Spark Streaming 的数据处理粒度是每个微批次（batch）的数据，而 Spark Structured Streaming 的数据处理粒度是每条数据。

3. 数据处理模式不同：Spark Streaming 的处理模式是批处理，而 Spark Structured Streaming 则是以流的方式进行处理。

4. 数据处理延迟不同：Spark Streaming 的延迟一般在几秒到几十秒之间，而 Spark Structured Streaming 的延迟可以做到毫秒级别。

综上所述，Spark Structured Streaming 的设计目标是在保证高吞吐量和低延迟的同时，提供结构化的数据处理方式，使得数据处理更为方便和灵活。而 Spark Streaming 主要适用于需要对实时数据进行批处理的场景。

相关问题

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。

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。