大数据Spark：实时数据处理案例—基于Structured Streaming的实时数据ETL架构

大数据Spark：实时数据处理案例—基于Structured Streaming的实时数据ETL架构

概述：
在大数据领域，实时数据处理是一项关键任务，Structured Streaming是Apache Spark提供的一种强大的实时处理引擎。本文将介绍如何使用Spark的Structured Streaming框架来构建一个实时数据ETL（Extract, Transform, Load）架构，以从源数据中提取、转换和加载数据，并提供相应的源代码示例。

1. 数据源准备：
   首先，我们需要准备一个数据源，可以是文件系统、消息队列、数据库或网络流。在这个案例中，我们将使用Apache Kafka作为我们的数据源。确保已经安装和配置了Kafka，并创建了一个名为"test_topic"的主题。

2. 环境设置：
   接下来，我们需要设置Spark和相关依赖的环境。确保已经安装了Spark，并在代码中引入相关依赖（例如，spark-sql、spark-streaming-kafka等）。

3. 创建SparkSession：
   使用以下代码创建一个SparkSession对象，它是与Structured Streaming交互的入口点。

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