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Quelle est la différence entre Spark Streaming et Spark Structured Streaming ? Que dois-je utiliser ?
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Spark Streaming est une bibliothèque de traitement en temps réel pour Apache Spark qui est principalement axée sur le traitement par lots dans les intervalles de temps prédéfinis, tandis que Spark Structured Streaming est une API haut niveau conçue pour simplifier le développement d'applications de traitement en temps réel en utilisant Spark SQL. 

Spark Streaming est principalement utilisé pour les cas d'utilisation de flux de données à haut débit, tels que les données de capteur et les logs de serveur, tandis que Spark Structured Streaming est plus approprié pour les cas d'utilisation d'analyse en continu et de traitement de flux de données interactifs tels que les requêtes en temps réel et les analyses de tendances.

La décision d'utiliser Spark Streaming ou Spark Structured Streaming dépend principalement de l'analyse de vos besoins en matière de traitement en temps réel. Si vous avez besoin d'une API plus simple et plus conviviale qui facilite le développement d'applications de traitement de données en continu, Spark Structured Streaming est la solution idéale. Si vous avez besoin de traiter des flux de données à grande échelle avec une architecture basée sur des lots, Spark Streaming serait préférable.