Spark结构化流媒体，保存最新n条记录以备查询

Spark结构化流媒体是一种基于Apache Spark的流式数据处理框架，用于处理实时的结构化数据流。它能够以高效且可扩展的方式处理大规模数据流，并提供了强大的查询和分析能力。

优势：

1. 高性能：Spark结构化流媒体利用Spark的内存计算能力，能够实现低延迟的数据处理和查询，适用于对实时性要求较高的场景。
2. 可扩展性：Spark结构化流媒体可以水平扩展，通过增加计算资源来处理更大规模的数据流，满足不断增长的业务需求。
3. 强大的查询能力：它支持SQL查询和复杂的流式处理操作，可以对数据流进行实时的过滤、聚合、窗口操作等，方便进行实时分析和监控。
4. 容错性：Spark结构化流媒体具备容错机制，能够自动恢复故障，确保数据处理的可靠性和稳定性。

应用场景：

1. 实时监控和分析：可以用于实时监控系统，对实时数据进行处理和分析，例如实时交易监控、实时日志分析等。
2. 实时推荐系统：可以基于用户行为数据实时生成个性化推荐结果，提升用户体验和精准度。
3. 实时数据仪表盘：可以将实时数据流转化为可视化的仪表盘，帮助业务决策和监控。
4. 实时数据清洗和过滤：可以对数据流进行实时清洗和过滤，去除无效数据和噪音，提高数据质量。

推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与Spark结构化流媒体相关的产品和服务，包括：

1. 腾讯云数据流计算（Tencent Cloud DataStream）：提供了基于Spark的流式数据处理服务，支持实时计算、数据转换和数据分析等功能。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/datastream
2. 腾讯云实时计算（Tencent Cloud Real-Time Compute）：提供了基于Flink的流式计算服务，适用于实时数据处理和分析场景。 产品链接：https://cloud.tencent.com/product/rtc

以上是关于Spark结构化流媒体的概念、优势、应用场景以及腾讯云相关产品的介绍。