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。

相关问题

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。

9. 简述Structured Streaming对数据模型、计算模型的抽象

Structured Streaming是Spark Streaming的升级版本，它将流数据看作是一张不断更新的表格，从而将流处理和批处理统一起来。它提供了对数据模型和计算模型的抽象，使得用户可以更简单、更直观地进行流数据处理。

在Structured Streaming中，数据模型抽象为无限长的表格，每一行代表了一个事件。用户可以使用SQL或DataFrame API对这个表格进行操作和处理，这种抽象使得用户可以使用熟悉的数据处理方式进行流数据处理，而不需要学习新的API或语言。

计算模型抽象为连续的微批处理，每个微批处理是一段时间内到达的数据。每个微批处理都可以看作是一个静态的数据快照，用户可以对这个快照进行处理，而不需要考虑数据的实时性。这种抽象使得用户可以使用类似于批处理的方式进行流数据处理，而不需要担心数据的实时性和延迟。

通过这些抽象，Structured Streaming将流处理和批处理进行了统一，使得用户可以使用熟悉的API和方式进行流数据处理，同时也保证了数据的实时性和准确性。