在Spark中，可以使用Spark Streaming来实现对实时数据的展示。
首先，需要创建一个Spark Streaming应用程序，该应用程序可以读取实时数据流并对其进行处理。可以使用Spark的DStream API来创建一个DStream流，然后对其应用各种转换和操作来处理数据。
接着，可以使用Spark的集成工具（如Spark SQL、DataFrame或Spark Streaming）将处理后的数据展示出来。可以将数据写入到外部数据存储（如HDFS、Kafka、Elasticsearch等），然后使用可视化工具（如Kibana、Grafana等）来展示数据。
另外，可以使用Spark的Web UI界面来监控和展示Spark应用程序的运行状态和性能指标。通过查看Spark的任务运行情况、内存使用情况、任务执行计划等信息，可以实时了解应用程序的运行情况。
总的来说，通过使用Spark Streaming和相关的工具和技术，可以实现对实时数据的实时展示和监控。
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