可以在没有HDFS的情况下使用Spark Structured吗？

可以在没有HDFS的情况下使用Spark Structured。Spark Structured是基于Apache Spark的一种高级API，用于处理结构化和半结构化数据。它提供了灵活且易于使用的接口，支持多种数据源，包括HDFS、Amazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage等。

在没有HDFS的情况下，可以使用其他数据源来替代HDFS，例如：

1. 本地文件系统：可以直接从本地文件系统读取和写入数据。使用"file://"前缀指定文件路径。
2. 分布式文件系统：可以使用其他分布式文件系统，如Ceph、GlusterFS等来替代HDFS。只需指定相应的文件系统URL即可。
3. 对象存储服务：可以使用云服务提供商的对象存储服务，如腾讯云的COS（对象存储）来存储和读取数据。只需提供相应的访问凭证和COS的URL地址即可。
4. 数据库：如果数据已经存储在关系型数据库中，可以使用Spark JDBC连接数据库进行数据读取和写入。只需提供数据库的连接参数和查询语句即可。

在使用Spark Structured时，可以通过指定不同的数据源和相关配置，轻松地将数据集成到Spark的计算模型中，进行数据处理、分析和挖掘。

对于腾讯云用户，可以使用腾讯云的产品"腾讯云对象存储（COS）"来替代HDFS，具体可参考腾讯云COS的官方文档：https://cloud.tencent.com/document/product/436