9.简述Structured Streaming对数据模型、计算模型的抽象。

Structured Streaming 是基于 Spark 的一种流式处理框架，它对数据模型和计算模型进行了抽象，使得用户可以像处理静态数据一样处理流式数据。

在数据模型方面，Structured Streaming 将流式数据抽象为一个无限的表格，即流式数据集。这个表格不断更新，新到达的数据会被追加到表格的底部，而过期的数据会从表格的顶部被删除。这种抽象让用户可以像处理静态表格一样处理流式数据，使用 SQL、DataFrame 和 Dataset 进行查询和转换。

在计算模型方面，Structured Streaming 将流式处理抽象为一系列微批处理。它将连续的流式数据切分成一小批一小批的数据，并在这些小批数据上进行批量计算。这种抽象让用户可以使用统一的 API 进行批处理和流处理，减少了用户的学习成本和代码维护成本。

总的来说，Structured Streaming 的数据模型和计算模型抽象让用户可以更加方便地处理流式数据，并将流处理和批处理统一起来，提高了代码的可维护性和可扩展性。

相关问题

9. 简述Structured Streaming对数据模型、计算模型的抽象

Structured Streaming是Spark Streaming的升级版本，它将流数据看作是一张不断更新的表格，从而将流处理和批处理统一起来。它提供了对数据模型和计算模型的抽象，使得用户可以更简单、更直观地进行流数据处理。

在Structured Streaming中，数据模型抽象为无限长的表格，每一行代表了一个事件。用户可以使用SQL或DataFrame API对这个表格进行操作和处理，这种抽象使得用户可以使用熟悉的数据处理方式进行流数据处理，而不需要学习新的API或语言。

计算模型抽象为连续的微批处理，每个微批处理是一段时间内到达的数据。每个微批处理都可以看作是一个静态的数据快照，用户可以对这个快照进行处理，而不需要考虑数据的实时性。这种抽象使得用户可以使用类似于批处理的方式进行流数据处理，而不需要担心数据的实时性和延迟。

通过这些抽象，Structured Streaming将流处理和批处理进行了统一，使得用户可以使用熟悉的API和方式进行流数据处理，同时也保证了数据的实时性和准确性。

简述Structured Streaming对数据模型、计算模型的抽象

Structured Streaming是一种基于Spark SQL引擎的流数据处理框架，它将流数据看作是一系列连续的批次数据，并以类似于静态数据集的方式进行处理。

在Structured Streaming中，数据模型的抽象是通过DataFrame和Dataset这两种抽象数据类型来实现的。DataFrame是一种以表格形式组织的数据结构，它包含了一系列的行和列，每一行代表一个记录，每一列代表一个字段。Dataset是一种类型化的DataFrame，它提供了类型安全和编译时检查的功能。

计算模型的抽象是通过将流数据流看作是一组无限的数据集来实现的。Structured Streaming将流数据处理抽象成了一组连续的微批次，每个微批次包含了流数据中最新的一批数据，然后将这些微批次作为静态数据集进行处理，以实现对流数据的实时处理。

通过这样的抽象，Structured Streaming可以在保持与批处理相同的高效性和可扩展性的同时，实现对流数据的实时处理和分析。