Structured Streaming输出模式及含义

Structured Streaming是Spark中一种高级的流处理API，它支持三种输出模式：

1. Append Mode（追加模式）：只输出新的行到结果表中。这意味着结果表只会增加新的行，而不会更新或删除现有的行。这种模式适用于只有新增行的场景，例如日志数据。

2. Update Mode（更新模式）：只更新结果表中变化的行。这意味着结果表只会更新现有的行，而不会添加或删除行。这种模式适用于只有部分行会发生变化的场景，例如传感器数据。

3. Complete Mode（完全模式）：输出完整的结果表，包括现有行和新行。这种模式适用于需要完整结果的场景，例如统计分析。

这三种输出模式可以通过调用`writeStream`方法的`outputMode`参数来设置。

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。

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。