Spark Structured无法在卡夫卡中writeStream

Spark Structured是Apache Spark的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一种高级API，可以轻松地处理和分析各种数据源，包括文件、数据库和流式数据。

卡夫卡（Kafka）是一个分布式流处理平台，用于构建实时数据流应用程序和微服务。它具有高吞吐量、可扩展性和持久性的特点，被广泛应用于大规模数据处理和实时数据流处理场景。

在Spark Structured中，可以使用Kafka作为数据源进行读取和处理。但是，目前的版本中，Spark Structured无法直接将数据写入Kafka中的writeStream。这是因为Spark Structured的设计初衷是将数据写入可靠的数据存储系统，如文件系统或数据库，而不是消息队列系统。

如果需要将数据写入Kafka，可以考虑使用其他工具或库来实现。例如，可以使用Kafka的Java客户端或者Kafka Connect来将数据写入Kafka。另外，还可以使用Spark Streaming模块来处理流式数据，并将结果写入Kafka。

总结起来，Spark Structured无法直接在卡夫卡中使用writeStream写入数据，但可以通过其他工具或模块来实现将数据写入Kafka的需求。