Structured Streaming

Structured Streaming 的编程模型挺友好，适合之前用过 Spark Streaming 的朋友。以前那套 RDD 微批的方式其实有点绕，Structured Streaming 把它搞成了类似 SQL 的风格，写起来清爽不少。 Streaming 数据的一大难点就是“实时”两个字。Structured Streaming 的设计思路就挺聪明的，把数据看成一张永远追加的表，你写 SQL 或者 DataFrame 操作就行，系统自动搞定底层的增量，响应也快。 你写个readStream，接 Kafka、Socket 都行，再配个writeStream输出到文件、数据库，甚至控制台

深入探讨 Spark Streaming 和 Structured Streaming，剖析其模块构成与代码逻辑，助你透彻理解实时数据处理的原理与应用。

想要大数据流和批的同时又不想被小文件和数据碎片困扰？Delta Lake结合了流式和批的优势，给你带来不一样的体验。Delta Architecture设计上是为了让数据湖更高效，支持ACID事务，保证数据的一致性和可靠性。是对于数据工程师，Delta Lake你避免了传统方法中小文件过多导致的性能下降问题，还能快速应对增量数据的实时。而且，它能简化数据验证和纠错过程，减少运营负担。这些特点都让它在数据湖上变得给力。如果你现在的系统需要支持实时数据流和批不间断的更新，Delta Lake一定会让你的工作更加轻松和高效。所以，如果你还在为数据湖中的小文件、延迟烦恼，试试Delta Lake吧，搭

初始化SparkSession: 创建SparkSession对象以初始化Spark环境。 创建DataFrame: 通过SparkSession.read方法从数据源加载数据或通过SparkSession.createDataFrame方法从RDD/Dataset创建DataFrame。 处理DataFrame: DataFrame提供了丰富的转换和操作，如select、filter、join和groupBy。 触发操作: 使用DataFrame.show显示数据或使用DataFrame.write将数据保存到外部存储。

如果你正在探索流引擎，**Streaming 101** 和 **Streaming 102** 绝对不能错过。这两篇文章由**Tyler Akidau**，深入了流计算引擎的基础和高级概念，带你了解流的关键技术。**Streaming 101** 适合刚入门的开发者，了流的基本概念，了流的定义、模型等；**Streaming 102** 则进一步了实际应用中的流引擎如何执行，针对 **Apache Flink**、**Spark Streaming** 等技术进行了深入。要是你对流计算感兴趣，这两篇文章是不错的入门材料，理解了这些，做起流项目就会更加得心应手。

Spark Streaming技术是基于Spark平台的流数据处理解决方案，能够实时处理大规模数据流并提供高效的数据分析和处理能力。

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Streaming 开发的特点挺有意思的，简单来说，Hadoop Streaming 让你通过标准输入传递数据给 map/reduce 程序，再通过标准输出将结果返回给 Hadoop。这种方式主要是通过将问题转化成（key, value）对来进行，感觉符合大数据的逻辑。你可以把整个过程分成多个（map, reduce）阶段进行，而默认情况下，key 和 value 之间是 分隔的，简单明了。如果你有需要做数据流，Hadoop Streaming 简直是个不错的选择。

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Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个模块，专门实时数据流。如果你想海量的实时数据流，Spark Streaming 是个不错的选择。结合 Kafka 使用，你可以轻松地构建一个强大的实时数据系统。Kafka 作为分布式流平台，能够高效地存储、传输数据，而且还支持多个消费者共同消费同一数据流。比如，使用kafkaStream()来接收 Kafka 中的数据流，可以做一些数据转换，比如map、filter等，甚至可以将数据再发送回 Kafka 或者输出到文件。在实现 Spark Streaming 与 Kafka 集成时，你需要安装好Apache Spark、Sca