简述编写structured streaming程序的基本步骤

编写Structured Streaming程序的基本步骤如下：

1. 从源读取数据：首先需要从一个数据源（例如文件、Kafka等）中读取数据。

2. 定义数据结构：定义从源读取的数据的结构，以便后续的处理和分析。

3. 处理数据：使用DataFrame API或Spark SQL来处理数据，例如过滤、聚合、分组等。

4. 定义输出：定义输出数据的位置和格式，可以输出到文件、Kafka等。

5. 启动流处理：启动流处理作业，并持续不断地从源中读取数据，并对其进行处理和输出。

需要注意的是，在Structured Streaming中，流数据被视为连续不断的数据流，而不是批处理作业。因此，流处理作业应该是可伸缩的，并且能够处理任意量的数据。此外，需要确保流处理作业具有容错性和恢复性，以便在出现故障时能够自动恢复并继续运行。

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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。

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。