简述Structured Streaming输出模式及含义

Structured Streaming输出模式指的是在将处理后的流数据输出到外部系统时，数据以何种形式进行输出的规定。Structured Streaming支持三种输出模式：

1. Append Mode：只将新的计算结果追加到输出中，适用于输出结果只增加不删除的场景，如将数据写入数据库或者Kafka等消息队列。

2. Complete Mode：每次计算得到的结果会将整张表重新输出一次，适用于输出结果需要全部更新的场景，如将数据写入文件或者Hive表等。

3. Update Mode：只输出更新的结果，即只输出发生变化的行，适用于输出结果只有部分数据需要更新的场景，如将数据写入Elasticsearch等搜索引擎。

需要注意的是，不同的输出模式对应的输出方式不同，需要根据具体的场景选择合适的输出模式。

相关问题

10.简述Structured Streaming输出模式及含义。

Structured Streaming 是 Spark 提供的一种流式计算引擎，它将流式计算转化为一系列连续的批处理操作。在Structured Streaming中，输出模式指定了流式计算结果的输出方式，包括 Complete mode、Append mode、Update mode。

- Complete mode：Complete mode 表示所有的计算结果都会被输出，即所有的结果都会被输出到外部系统中。如果输出结果较多，可能会导致性能问题，因此 Complete mode 一般适用于结果较少的场景。
- Append mode：Append mode 表示只有新的计算结果会被输出，并且只会被输出一次。如果新的计算结果和之前的结果相同，则不会被输出。Append mode 适用于数据流不断增加，但是旧数据不会修改的场景。
- Update mode：Update mode 表示只有计算结果发生变化的部分会被输出。如果输出的结果和之前的结果相同，则不会被输出。Update mode 适用于数据流不断增加，并且旧数据可能会被修改的场景。

使用哪种输出模式取决于具体的业务需求，需要根据实际情况进行选择。

简述Structured Streaming对数据模型、计算模型的抽象

Structured Streaming是一种基于Spark SQL引擎的流数据处理框架，它将流数据看作是一系列连续的批次数据，并以类似于静态数据集的方式进行处理。

在Structured Streaming中，数据模型的抽象是通过DataFrame和Dataset这两种抽象数据类型来实现的。DataFrame是一种以表格形式组织的数据结构，它包含了一系列的行和列，每一行代表一个记录，每一列代表一个字段。Dataset是一种类型化的DataFrame，它提供了类型安全和编译时检查的功能。

计算模型的抽象是通过将流数据流看作是一组无限的数据集来实现的。Structured Streaming将流数据处理抽象成了一组连续的微批次，每个微批次包含了流数据中最新的一批数据，然后将这些微批次作为静态数据集进行处理，以实现对流数据的实时处理。

通过这样的抽象，Structured Streaming可以在保持与批处理相同的高效性和可扩展性的同时，实现对流数据的实时处理和分析。