Spark Streaming vs. Structured Streaming
簡介
Spark Streaming
Spark Streaming是spark最初的流處理框架，使用了微批的形式來進行流處理。
提供了基於RDDs的Dstream API，每個時間間隔內的資料為一個RDD，源源不斷對RDD進行處理來實現流計算
Structured Streaming
Spark 2.X出來的流框架，採用了無界表的概念，流資料相當於往一個表上不斷追加行。
基於Spark SQL引擎實現，可以使用大多數Spark SQL的function
區別
1. 流模型
Spark Streaming
Spark Streaming採用微批的處理方法。每一個批處理間隔的為一個批，也就是一個RDD，我們對RDD進行操作就可以源源不斷的接收、處理資料。
spark streaming微批終是批
Structured Streaming
Structured Streaming is to treat a live data stream as a table that is being continuously appended
Structured Streaming將實時資料當做被連續追加的表。流上的每一條資料都類似於將一行新資料新增到表中。
以上圖為例，每隔1秒從輸入源獲取資料到Input Table，並觸發Query計算，然後將結果寫入Result Table，之後根據指定的Output模式進行寫出。
上面的1秒是指定的觸發間隔（trigger interval），如果不指定的話，先前資料的處理完成後，系統將立即檢查是否有新資料。
需要注意的是，Spark Streaming本身設計就是一批批的以批處理間隔劃分RDD；而Structured Streaming中並沒有提出批的概念，Structured Streaming按照每個Trigger Interval接收資料到Input Table，將資料處理後再追加到無邊界的Result Table中，想要何種方式輸出結果取決於指定的模式。所以，雖說Structured Streaming也有類似於Spark Streaming的Interval，其本質概念是不一樣的。Structured Streaming更像流模式。
2. RDD vs. DataFrame、DataSet
Spark Streaming中的DStream程式設計介面是RDD，我們需要對RDD進行處理，處理起來較為費勁且不美觀。
stream.foreachRDD(rdd => {
balabala(rdd)
})Structured Streaming使用DataFrame、DataSet的程式設計介面，處理資料時可以使用Spark SQL中提供的方法，資料的轉換和輸出會變得更加簡單。
spark
.readStream
.format("kafka")
.option("kafka.bootstrap.servers", "hadoop01:9092")
.option("subscribe", "order_data")
.load()
.select($"value".cast("string"))
.as[String]
.writeStream
.outputMode("complete")
.format("console")3. Process Time vs. Event Time
Process Time：流處理引擎接收到資料的時間
Event Time：時間真正發生的時間
Spark Streaming中由於其微批的概念，會將一段時間內接收的資料放入一個批內，進而對資料進行處理。劃分批的時間是Process Time，而不是Event Time，Spark Streaming沒有提供對Event Time的支援。
Structured Streaming提供了基於事件時間處理資料的功能，如果資料包含事件的時間戳，就可以基於事件時間進行處理。
這裡以視窗計數為例說明一下區別：
我們這裡以10分鐘為視窗間隔，5分鐘為滑動間隔，每隔5分鐘統計過去10分鐘網站的pv
假設有一些遲到的點選資料，其本身事件時間是12:01，被spark接收到的時間是12:11；在spark streaming的統計中，會毫不猶豫的將它算作是12:05-12:15這個範圍內的pv，這顯然是不恰當的；在structured streaming中，可以使用事件時間將它劃分到12:00-12:10的範圍內，這才是我們想要的效果。
4. 可靠性保障
兩者在可靠性保證方面都是使用了checkpoint機制。
checkpoint通過設定檢查點，將資料儲存到檔案系統，在出現出故障的時候進行資料恢復。
在spark streaming中，如果我們需要修改流程式的程式碼，在修改程式碼重新提交任務時，是不能從checkpoint中恢復資料的（程式就跑不起來），是因為spark不認識修改後的程式了。
在structured streaming中，對於指定的程式碼修改操作，是不影響修改後從checkpoint中恢復資料的。具體可參見文件。
5. sink
二者的輸出資料（寫入下游）的方式有很大的不同。
spark streaming中提供了foreachRDD()方法，通過自己程式設計實現將每個批的資料寫出。
stream.foreachRDD(rdd => {
save(rdd)
})structured streaming自身提供了一些sink(Console Sink、File Sink、Kafka Sink等)，只要通過option配置就可以使用；對於需要自定義的Sink，提供了ForeachWriter的程式設計介面，實現相關方法就可以完成。
// console sink
val query = res
.writeStream
.outputMode("append")
.format("console")
.start()最後
總體來說，structured streaming有更簡潔的API、更完善的流功能、更適用於流處理。而spark streaming，更適用於與偏批處理的場景。
在流處理引擎方面，flink最近也很火，值得我們去學習一番。
reference
https://blog.knoldus.com/spark-streaming-vs-structured-streaming/
https://dzone.com/articles/spark-streaming-vs-structured-streaming
https://spark.apache.org/docs/2.0.2/streaming-programming-guide.html
https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html
以上為個人理解，如有不對的地方，歡迎交流指正。
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