Structured StreamingStructured Streaming

Structured Streaming est l’API Apache Spark qui vous permet d’exprimer un calcul sur des données de streaming de la même façon que vous exprimez un calcul par lots sur des données statiques.Structured Streaming is the Apache Spark API that lets you express computation on streaming data in the same way you express a batch computation on static data. Le moteur SQL Spark effectue le calcul de façon incrémentielle et met à jour en continu le résultat au fur et à mesure que des données de streaming arrivent.The Spark SQL engine performs the computation incrementally and continuously updates the result as streaming data arrives. Pour obtenir une vue d’ensemble de Structured Streaming, consultez le Guide de programmation Structured Streaming d’Apache Spark.For an overview of Structured Streaming, see the Apache Spark Structured Streaming Programming Guide. Ces articles fournissent des notebooks d’introduction, des détails sur l’utilisation de types spécifiques de sources et de récepteurs de streaming, des détails sur l’intégration du streaming à la production et des notebooks illustrant des exemples de cas d’usage :These articles provide introductory notebooks, details on how to use specific types of streaming sources and sinks, how to put streaming into production, and notebooks demonstrating example use cases:

Pour obtenir des informations de référence sur Structured Streaming, Azure Databricks recommande la référence d’API Apache Spark suivante :For reference information about Structured Streaming, Azure Databricks recommends the following Apache Spark API reference:

Pour plus d’informations sur la façon dont vous pouvez effectuer une analytique de streaming complexe à l’aide d’Apache Spark, consultez cette série de billets de blog :For detailed information on how you can perform complex streaming analytics using Apache Spark, see the posts in this multi-part blog series:

Pour plus d’informations sur la fonctionnalité Spark Streaming héritée, consultez :For information about the legacy Spark Streaming feature, see: