请阐述spark structured streaming与spark SQL和spark streaming的区别

Spark Structured Streaming 是一种基于 Spark SQL 引擎的流数据处理引擎，它允许用户以类似于批处理的方式来处理流数据。Spark Structured Streaming 提供了一个统一的编程模型，它可以处理来自多种数据源的数据（如 Kafka、Flume、HDFS 等），并将结果发送到多个目标（如 HDFS、Kafka、Cassandra 等）。

Spark SQL 是 Spark 中用于处理结构化数据的模块，它提供了一种基于 SQL 的数据查询接口。Spark SQL 可以读取和写入多种数据格式（如 JSON、CSV、Parquet 等），并支持 SQL 查询、DataFrame 和 Dataset API 等多种数据处理方式。

Spark Streaming 是 Spark 中用于处理实时数据的模块，它提供了一种基于 RDD 的编程模型。Spark Streaming 可以通过接收实时数据流并将其切分成小批量数据来处理实时数据。Spark Streaming 支持多种数据源（如 Kafka、Flume、Twitter 等），并可以将结果发送到多个目标（如 HDFS、Cassandra 等）。

综上所述，Spark Structured Streaming 是一种基于 Spark SQL 引擎的流数据处理引擎，它提供了一种统一的编程模型，可以处理来自多种数据源的数据，并将结果发送到多个目标。Spark SQL 是 Spark 中用于处理结构化数据的模块，它提供了一种基于 SQL 的数据查询接口。Spark Streaming 是 Spark 中用于处理实时数据的模块，它提供了一种基于 RDD 的编程模型。