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Apache Spark 提供了多种方式来提交任务，每种方式都有其特定的用途和优缺点。以下是对几种常见任务提交模式的详细介绍：根据具体的应用场景和需求，选择合适的任务提交模式可以充分发挥 Spark 的性能和优势。

Apache Spark SQL是Spark中的一个组件，专门用于结构化数据处理。它提供了通过SQL和DataFrame API来执行结构化数据查询的功能。

Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，主要用于大规模数据处理和分析。它由UC Berkeley AMPLab开发，并由Apache Software Foundation维护。Spark旨在提供比Hadoop MapReduce更快的处理速度和更丰富的功能，特别是在处理迭代算法和交互式数据分析方面。

spark读取kafka数据 // Create DataFrame representing the stream of input lines from kafka val lines = spark.readStream .format("kafka") .option("kafka.bootstrap.servers", "kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092") .option("subscribe", ".