如果Spark不支持實時數據處理，可以考慮使用其他實時數據處理框架，如Apache Flink、Kafka Streams等。這些框架都支持實時數據處理，并且可以與Spark集成，從而實現更全面的數據處理需求。另外，也可以考慮將實時數據處理邏輯轉移到流處理引擎中，而將批處理邏輯保留在Spark中，以實現更靈活、高效的數據處理流程。
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