从Spark 2.2到2.3的结构化流媒体有什么不同？

从Spark 2.2到2.3的结构化流媒体有以下不同之处：

1. 支持更多的数据源：Spark 2.3引入了一些新的数据源，如Kafka 0.10、Azure Event Hubs、Rate Source等，使得结构化流媒体可以更方便地与不同的数据源进行集成。
2. 支持更多的数据处理操作：Spark 2.3增加了一些新的数据处理操作，如mapGroupsWithState、flatMapGroupsWithState等，这些操作可以更灵活地处理流式数据，实现更复杂的业务逻辑。
3. 支持更高级的事件时间处理：Spark 2.3引入了事件时间处理的概念，可以更准确地处理基于事件时间的窗口操作，提供更精确的结果。
4. 支持更高级的窗口操作：Spark 2.3增加了一些新的窗口操作，如滑动窗口、会话窗口等，可以更灵活地定义窗口，并进行相关的聚合操作。
5. 支持更高级的输出模式：Spark 2.3引入了新的输出模式，如追加模式、更新模式、完整模式等，可以更灵活地定义输出结果的方式。
6. 支持更多的数据格式：Spark 2.3增加了对Avro、JSON、CSV等数据格式的支持，使得结构化流媒体可以更方便地处理不同的数据格式。

总体来说，Spark 2.3相对于2.2在结构化流媒体方面进行了一系列的改进和增强，提供了更多的功能和灵活性，使得开发者可以更方便地处理和分析流式数据。

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