【秒懂StructuredStreaming】StructuredStreaming是何方神圣

目录

一、为何要有StructuredStreaming

二、StructuredStreaming的特性

1、结构化流式处理

2、基于Event-Time聚合&延迟数据处理

3、容错性

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Structured Streaming是Spark新提出的一种实时流的框架，以前是Spark Streaming。那么这两者有什么区别呢，为什么有了Spark Streaming，还要提出Structured Streaming呢？且听我娓娓道来～

一、为何要有StructuredStreaming

    Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。

    支持从多种数据源获取数据，包括Kafk、Flume、以及TCP socket等，从数据源获取数据之后，可以使用诸如map、reduce和window等高级函数进行复杂算法的处理。最后还可以将处理结果存储到文件系统和数据库等

    Spark Streaming处理的数据流图：

    

    Spark Streaming的处理机制如下图：

    

    Spark Streaming接收流数据，并根据一定的时间间隔拆分成一批批batch数据，用抽象接口DStream表示（DStream可以看成是一组RDD序列，每个batch对应一个RDD），然后通过Spark En