spark 2.3.0 structured streaming详解

Spark 2.3.0是一个开源的分布式计算框架，其中包含了Structured Streaming功能。Structured Streaming是一种基于Spark SQL引擎的流处理框架，它可以将流数据作为一张表来处理，从而实现了流数据的实时处理和分析。Structured Streaming支持多种数据源，包括Kafka、HDFS、S3等，同时还支持多种输出方式，如Kafka、HDFS、S3、JDBC等。Structured Streaming还支持窗口操作、聚合操作、Join操作等常见的流处理操作，同时还支持自定义函数和UDF。Spark 2.3.0的Structured Streaming还引入了新的流式查询优化器，可以更好地优化流式查询的性能。

相关问题

spark2.3.0

### Apache Spark 2.3.0 版本特性

Apache Spark 2.3.0 引入了多项新特性和改进，显著增强了其功能和性能。其中一项重要更新是在该版本中增加了对 Kubernetes 的原生支持[^2]。

#### 原生 Kubernetes 支持
通过新的 Kubernetes 调度程序后端，用户可以在 Kubernetes 集群上本地启动 Spark 工作负载。这不仅提高了资源利用率和支持多租户的能力，还使得 Spark 可以与其他工作负载共享同一集群，从而优化基础设施管理。

### 安装配置指南

对于安装配置 Spark 2.3.0 来说，除了常规的操作系统环境准备外，还需要特别注意一些特定设置：

- **Hadoop 库加载警告**

当运行 `spark-shell` 或其他命令时可能会遇到如下警告：“Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable”。这是因为未能找到适用于当前平台的本地 Hadoop 库文件而回退到内置 Java 类实现的功能[^1]。要解决这个问题，可以尝试手动指定路径或确保环境中已正确设置了必要的依赖项。

- **Scala 版本兼容性**

确认所使用的 Scala 版本与 Spark 兼容非常重要。可以从官方网站下载合适的 Scala 发行版并解压至目标目录[^4]。例如，在此案例中选择了 scala-2.12.1.tgz 这一发行版作为示例来说明如何获取所需的语言库。

### 使用教程概览

为了能够顺利使用 Spark SQL 访问 Hive 数据源，通常需要完成以下几个步骤[^3]：

1. 添加所需的 Hive JAR 文件；
2. 将 hive-site.xml 复制到项目的 resources 目录下；
3. 在应用程序代码里启用对 Hive 表的支持；

下面给出一段简单的 Python 代码片段用于连接 Hive 并执行查询操作:

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建一个新的 SparkSession 实例，并开启 Hive 支持
spark = (SparkSession.builder.appName("example_app")
         .config("hive.metastore.uris", "thrift://localhost:9083") 
         .enableHiveSupport().getOrCreate())

# 执行一条简单查询语句返回结果集
df = spark.sql("SELECT * FROM my_table LIMIT 10")

# 展示前几条记录
df.show()

idea引入spark2.3.0依赖

在 IDEA 中引入 Spark 2.3.0 的依赖，可以按照以下步骤进行操作：

1. 在你的 Maven 项目中，打开 pom.xml 文件。

2. 在 `<dependencies>` 标签中，添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
    <version>2.3.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>
    <version>2.3.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.spark</groupId>
    <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId>
    <version>2.3.0</version>
</dependency>

3. 保存 pom.xml 文件，Maven 会自动下载依赖。

4. 在你的 Java 代码中，import 相关的 Spark 类库即可开始使用。

注意：以上依赖只是 Spark 的核心库、SQL 库和 Hive 库，如果你需要使用其他的 Spark 组件，需要根据需要添加相应的依赖。