哪個spark組件可以處理實時數據流并控制火花放電？根據SCDN查詢，spark streaming insparkcomponent可以處理和控制實時數據流。etl清理數據與spark數據清理的區(qū)別以下是etl清理數據與spark數據清理的區(qū)別:1，處理方式不同。

2、Spark應用場景示例

用IDE新建一個Scala或Java項目，確保項目結構符合Maven推薦的項目結構。以IDEA為例:從靜態(tài)數據資源(Parquet，JSON，CVS，JDBC，Hive，RDDS)讀取數據，運行分析然后構建一個Json數據源data.json:創(chuàng)建StaticDataSparkDemo.scala:以上，我們計劃展示數據，從基礎篩選工作(年齡> 10)開始調試。

接下來可以進行更復雜的數據處理操作，從卡夫卡、Flume、S3/HDFS、kinesis、Twitter等數據源讀取數據，進行實時分析。例如，我們可以從Kafka讀取流數據進行實時處理。因為讀取kafka流數據，我們需要模擬Kafka流。參考KafkaApplication。Kafka文檔的核心文件JavaApplication.yml，我們不斷的向Kafka服務器的主題發(fā)送數據，模擬數據流。

具體方法如下。1.用SparkSQL查詢數據，然后可視化結果:SparkSQL提供了一種快速查詢大規(guī)模數據的方法，可以用來聚合和篩選數據，然后可視化結果。2.使用SparkStreaming實時處理數據并將其可視化:SparkStreaming可以幫助實時處理數據流并可視化結果。

很難直接比較Hadoop和Spark，因為它們以相同的方式處理許多任務，但它們在某些方面并不重疊。例如，Spark沒有文件管理功能，因此它必須依賴Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)或其他解決方案。Hadoop框架的主要模塊包括以下幾個:HadoopCommonHadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)HadoopYARNHadoopMapReduce雖然以上四個模塊構成了Hadoop的核心，但是還有其他幾個模塊。

Spark真的很快(比HadoopMapReduce快100倍)。Spark也可以執(zhí)行批處理，但它確實擅長處理流式工作負載、交互式查詢和機器學習。相對于MapReduce基于磁盤的批處理引擎，Spark以實時數據處理功能著稱。Spark與Hadoop及其模塊兼容。