请阐述Spark Structured Streaming与Spark SQL 和Spark Streaming的区别

Spark Structured Streaming、Spark SQL和Spark Streaming都是Apache Spark框架中处理数据流的组件，但它们的处理方式和应用场景有所不同。

Spark SQL是Spark中的一个模块，它提供了一种基于DataFrame和SQL语句的编程接口，用于处理结构化的数据。它支持SQL查询、聚合、连接等操作，可以从不同的数据源中读取数据，如CSV、JSON、Parquet文件、Hive表等。Spark SQL可以处理静态数据和流数据，但是它只能处理静态数据的批处理，不能实时处理流数据。

Spark Streaming是Spark中专门用于处理流数据的组件，它提供了一种基于RDD（弹性分布式数据集）的编程接口，支持常见的数据源，如Kafka、Flume、HDFS等。Spark Streaming将流数据按照一定的时间窗口进行划分，然后在每个窗口内对数据进行处理，支持常见的转换和输出操作，如map、reduce、join、window等。Spark Streaming可以实时处理数据流，但是它的处理粒度是秒级别的，无法实现毫秒级别的实时处理。

Spark Structured Streaming是Spark 2.0版本之后新增的组件，它是基于Spark SQL的一种流式处理方式，提供了类似于Spark SQL的API，可以在流数据中进行SQL查询、聚合、连接等操作。Spark Structured Streaming支持和Spark SQL一样的数据源，可以从Kafka、Flume、HDFS、S3等数据源中读取数据。它将流数据按照事件时间进行划分，支持类似于Spark Streaming的窗口操作，可以实现毫秒级别的实时处理。

总的来说，Spark SQL适用于静态数据的批处理，Spark Streaming适用于流数据的实时处理，而Spark Structured Streaming则是一种基于Spark SQL的流式处理方式，可以实现更加灵活、高效的实时处理。