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       不论 Spark 还是 Flink，都面临通过 JDBC 方式支持真正意义上的流式读取的挑战。JDBC 这种普遍适用的数据库连接方式，在流式读取或计算中存在一些限制。

       企业对数据处理要求的音乐源码破解提升，使得数据处理系统对数据源的legendshop 源码读取方式变得更加多样化。数据源读取方式和频率大致分为两类：一类是一次性读取目标系统的所有数据，即“批”处理；另一类是连续性读取，监控数据源变化并读取新增或变化的数据，称为“流”处理。

       Spark 和 Flink 支持流式计算，但实际应用中需数据源端及其对接方式配合，才能实现流式读取。echo源码官方文档和实践表明，Spark 和 Flink 通过 JDBC 方式直接实现流式读取存在局限性。

       在 Spark 中，虽然声称支持多种数据源，potplayer 源码但 Spark Structured Streaming 不支持通过 JDBC 读取特定数据库（如 MySQL）的数据流。尽管可能存在通过改造 Spark JDBC 支持流式读取的开源项目，但官方未提供直接支持。

       Flink 的liferay 源码 JDBC 连接器也存在类似问题，尽管官方文档中提到支持 JDBC，但在实际应用中，Flink 仍然只能以批处理的方式读取数据库数据，无法实现流式读取。

       结论是，Spark 和 Flink 通过 JDBC 方式直接实现流式读取数据源的功能存在局限性。对于需要读取数据库增量数据的需求，当前最优解决方案可能是使用 Flink 的 CDC（变化数据捕获）方式。JDBC 在低版本数据库（如 MySQL 5.5 及以下）的历史数据导入方面仍具有应用价值。