Spark 中的结构化流式处理与 Spark 流式处理有何不同？

Spark 中的结构化流式处理与 Spark 流式处理相比，结构化流式处理在编程模型上更加简单，程序员只需要编写 SQL 查询或者 DataFrame 操作即可完成流处理任务，而不需要编写低级别的流式处理代码。同时，结构化流式处理还具有更好的容错性，支持自动故障恢复和端到端的精确一次处理语义。
在底层实现上，结构化流式处理采用了基于微批次（micro-batch）的架构，将连续的流数据按照一定的时间窗口进行分割，并将每个时间窗口的数据作为一个批次进行处理。这种基于微批次的处理方式，使得结构化流式处理可以实现与批处理相同的处理语义，同时又具有流处理的低延迟和动态性。而 Spark 流式处理采用的是传统的基于事件的流式处理方式，需要程序员手动编写处理逻辑和管理状态信息。
因此，结构化流式处理相比于 Spark 流式处理，具有更好的易用性、容错性和可维护性，适合处理复杂的实时数据分析和处理任务。