简述Spark Core SQL Streaming 的区别(个人理解只为小白解惑,大神勿喷!)

本文深入解析了Spark的三大核心组件:SparkCore、SparkSQL和SparkStreaming。分别介绍了它们的底层数据处理单位,以及如何处理离线和实时数据流,结构化和非结构化数据。

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Spark Core :

    Spark的基础,底层的最小数据单位是:RDD ; 主要是处理一些离线(可以通过结合Spark Streaming来处理实时的数据流)、非格式化数据。

Spark SQL:

    Spark SQL 底层的数据处理单位是:DataFrame(新版本为DataSet<Row>) ; 主要是通过执行标准 SQL 来处理一些离线(可以通过结合Spark Streaming来处理实时的数据流)、格式化数据。

Spark Streaming:

    Spark Streaming底层的数据处理单位是:DStream ; 主要是处理流式数据(数据一直不停的在向Spark程序发送),这里可以结合 Spark Core 和 Spark SQL 来处理数据,如果来源数据是非结构化的数据,那么我们这里就可以结合 Spark Core 来处理,如果数据为结构化的数据,那么我们这里就可以结合Spark SQL 来进行处理。

 

 

 

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