Apache Spark结构化流与Apache Flink：有什么不同？
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那么，Apache Flink和Apache Spark结构化流之间的最大区别是什么？
共有1个答案
目前：
火花结构流仍然有微批用于背景。然而，它支持事件时处理，相当低的延迟（但不像Flink那么低），支持SQL和类型安全查询在一个API中的流；没有区别，每个数据集都可以用SQL或typesafe运算符查询。它有一个端到端的语义（至少他们这么说；）吞吐量比Flink更好（有一些基准测试结果不同，但请查看关于结果的Databricks帖子）。
在不久的将来：
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在过去的几个月里，我已经使用了相当多的结构化流来实现流作业（在大量使用Kafka之后）。在阅读了《Stream Processing with Apache Spark》一书之后，我有这样一个问题：有没有什么观点或用例可以让我使用Spark Streaming而不是Structured Streaming？如果我投入一些时间来研究它，或者由于im已经使用了Spark结构化流，我应该坚持使用它，而之
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问题内容： 我想知道在Eclipse IDE中用于Java EE开发的文件夹结构和包之间有什么区别。 我们什么时候使用哪个，为什么？ 应该怎么做 创建一个像src / com / utils这样的文件夹结构，然后在其中创建一个类 创建一个像src.com.util这样的包，然后在其中创建一个类 如果我以后必须编写一个ant脚本进行部署，哪个选项会更好，更容易部署？ 如果我要使用文件夹结构，那么部署
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我有一个用于结构化流媒体的Kafka和Spark应用程序。特别是我的KafkaProducer具有以下配置： 然后我创建了一个ProducerRecord，如下所示： 其中，json。toString（）表示一个JSON格式的字符串，这是我想在Spark中处理的值。现在，我主要做的是将Spark与Kafka主题联系起来，正如官方Spark结构化流媒体指南中所报道的那样： 然后 我有以下输出和异常：
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问题内容： 在SQL中，“结构化”一词是什么意思？ 是否因为此（SQL）语言语句被组织为子句，表达式和谓词？ 由于这个组织，它被称为“结构化”吗？ 问题答案： 最初的全名是SEQUEL，代表“结构化英语查询语言”。由于商标问题，后来不得不将其重命名为SQL。 因此，基本上，这是将编程语言出售为“就像英语一样，除了具有正式语法外”的另一种尝试（因此称为“结构化”）。
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批处理查询中似乎不支持“最新”。我想知道是否有可能用另一种方法做类似的事情（不直接处理偏移）
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我在这里找到了最初的*C结构化绑定方案。它提出了一种轻松绑定多个返回值的方法，即： 但现在我看到每个人都指向 现在我学习了“列表是{like，this}编写的”，出现了一种新的列表语法？为什么？这里的花括号有什么问题？