[我正在尝试在Zeppelin中可视化火花结构化的流。我能够使用内存接收器（spark.apache）实现。但是对于大数据量，这不是可靠的解决方案。有什么更好的解决方案？
示例实现或演示会有所帮助。
谢谢，
Rilwan
感谢您提出问题！！我有2年以上开发Spark监控工具的经验，我认为我将能够解决您的疑问！
[当数据以流形式触发时，有两种类型的处理。
Discretized Stream或DStream：在此模式下，spark为您提供数据以RDD格式，您必须编写自己的逻辑来处理RDD。优点：1.如果要在保存流数据之前进行一些处理，与DataFrame相比，RDD是最好的处理方式。2. DStream为您提供了一个不错的Streaming UI，它以图形方式显示已处理了多少数据。检查此链接-https://spark.apache.org/docs/2.2.0/streaming-programming-guide.html#monitoring-applications缺点：1.处理原始RDD并不是那么方便和容易。
Structured Stream：在此模式下，spark在DataFrame格式，您需要提及在何处存储/发送数据。优点：1. Spark Streaming附带了一些非常常见的预定义源和接收器，通过插入这些源和接收器，可以解决95％的实际场景。检查此链接-https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html缺点：1.结构化流:(没有可用的流UI。尽管您可以获取指标并创建自己的UI。请检查此链接-https://spark.apache.org/docs/latest/structured-streaming-programming-guide.html#monitoring-streaming-queries您也可以将度量存储在一些纯文本文件中，通过spark.read.json在Zeppelin中读取该文件，然后绘制自己的图形。