spark streaming 如何实现 exactly-once

语义？

Spark Streaming 可以通过使用 checkpointing 和写入到外部存储系统来实现 exactly-once 语义。checkpointing 可以将 Spark Streaming 的状态保存到可靠的分布式文件系统中，以便在发生故障时进行恢复。同时，Spark Streaming 还可以将输出数据写入到外部存储系统中，例如 HDFS 或 Apache Kafka，以确保数据不会重复写入。这样，即使出现故障，也可以保证数据的一致性和准确性。

相关问题

spark(55) -- structuredstreaming -- continuous processing

spark(55) 是指 Apache Spark 的版本号为 2.4.5，其中包含了 Structured Streaming 和 Continuous Processing 两个功能模块。

Structured Streaming 是 Spark 提供的一种基于结构化数据的流处理框架，它能够将流数据转换为 DataFrame 或 Dataset，并支持 SQL 查询和流式机器学习等操作。

Continuous Processing 则是 Spark 2.3 引入的一种新的流处理模式，它能够实现低延迟的流处理，支持精确一次性处理和端到端的 Exactly-Once 语义。

flink和sparkstreaming区别

Spark Streaming和Flink是两个流处理框架，它们的主要区别如下：

1. 架构：Spark Streaming采用Micro-batch架构，而Flink采用了Event-driven架构。

2. 容错性：Flink具有更好的容错性，因为它支持Checkpoint和Exactly-Once语义。

3. 性能：Flink在性能方面略胜一筹，因为它采用了分布式计算架构。

4. 开发：Spark Streaming支持Scala, Java, Python等多种语言，开发起来更加方便；Flink以Java和Scala为主，但提供了更多的编程模型和功能。

5. 社区支持：Spark是Apache的顶级项目，拥有更加庞大的社区支持。

总的来说，两者都是优秀的流处理框架，具体选择哪一个取决于用户的具体需求。