Spark Structured Streaming Vs Spark Streaming

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Dans le domaine du Big Data, Spark est le choix le plus populaire pour le traitement de données en temps réel. Il offre deux options pour le traitement de flux de données : Spark Streaming et Spark Structured Streaming. Ces deux options ont des fonctionnalités similaires, mais il y a des différences importantes entre les deux. Dans cet article, nous allons examiner les différences entre Spark Streaming et Spark Structured Streaming pour vous aider à choisir la meilleure option pour votre projet.

Spark Streaming

Spark Streaming est la première option de traitement de flux de données de Spark. Il est basé sur le traitement par lots et utilise la technique de micro-batch pour traiter les flux de données. Cela signifie que les données sont traitées en petits lots à intervalles réguliers plutôt que de manière continue. Spark Streaming prend en charge de nombreux types de sources de données, telles que Kafka, Flume et Kinesis. Spark Streaming est facile à utiliser si vous voulez simplement traiter des données en temps réel en utilisant des fonctions d’agrégation simples. Cependant, si vous devez traiter des données plus complexes avec des transformations et des jointures, Spark Streaming peut devenir difficile à gérer.

Spark Structured Streaming

Spark Structured Streaming est la nouvelle option de traitement de flux de données de Spark. Il est basé sur le traitement en continu et permet de traiter les données en temps réel de manière continue plutôt qu’à intervalles réguliers. Spark Structured Streaming utilise le même moteur de traitement que Spark SQL, ce qui facilite la manipulation des données en temps réel à l’aide de requêtes SQL. Spark Structured Streaming est plus facile à utiliser pour le traitement de flux de données complexes, car il utilise les mêmes concepts que Spark SQL. Il prend en charge les mêmes types de sources de données que Spark Streaming, mais il est plus facile de gérer les transformations et les jointures de données.

Différences entre Spark Streaming et Spark Structured Streaming

Les différences entre Spark Streaming et Spark Structured Streaming sont les suivantes : 1. Traitement de données en temps réel : Spark Streaming utilise le traitement par lots à intervalles réguliers, tandis que Spark Structured Streaming utilise le traitement en continu. 2. Sources de données : Les deux options prennent en charge les mêmes types de sources de données, telles que Kafka, Flume et Kinesis. 3. Manipulation de données : Spark Streaming est plus difficile à utiliser pour les transformations et les jointures de données, tandis que Spark Structured Streaming utilise les mêmes concepts que Spark SQL pour faciliter la manipulation de données en temps réel.

Exemples

Exemple 1: Si vous avez besoin de traiter des données simples en temps réel, Spark Streaming peut être une bonne option. Par exemple, si vous avez besoin de compter le nombre de tweets contenant un mot spécifique, Spark Streaming peut facilement gérer cette tâche. Exemple 2: Si vous avez besoin de traiter des données complexes en temps réel, Spark Structured Streaming est la meilleure option. Par exemple, si vous avez besoin de joindre des données provenant de différentes sources en temps réel, Spark Structured Streaming peut facilement gérer cette tâche en utilisant des requêtes SQL.

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Spark Streaming et Spark Structured Streaming sont deux options pour le traitement de flux de données en temps réel dans Spark. Les deux ont des fonctionnalités similaires, mais Spark Structured Streaming est plus facile à utiliser pour les transformations et les jointures de données complexes. Si vous avez besoin de traiter des données simples en temps réel, Spark Streaming peut être une bonne option, mais si vous avez besoin de traiter des données complexes, Spark Structured Streaming est la meilleure option.