Spark structured streaming请阐述Append、Complete、Update这3种输出模式的异同。

Spark Structured Streaming 中的 Append、Complete、Update 三种输出模式与前面所提到的 AI 对话系统中的输出模式有类似之处，但是在具体实现和使用上有所不同。

1. Append 模式：该模式下，只有新增的数据才会被输出，已有数据不会被更新。在这种模式下，输出结果只包含新的数据，不包含历史数据。该模式适用于数据不需要更新的场景，比如说对于一组计算的结果，每次只需要使用最新的结果即可。

2. Complete 模式：该模式下，所有的数据都会被输出，而且输出结果会包含历史数据和新数据的计算结果。在这种模式下，Spark会全部计算完所有数据后进行输出。该模式适用于需要输出完整结果的场景，比如说需要输出各个时间段的交易总额。

3. Update 模式：该模式下，只有更新的数据会被输出，历史数据不会被输出。在这种模式下，Spark会在每个批次之间进行数据的增量计算，并且只输出新增的和修改过的数据。该模式适用于需要实时更新结果的场景，比如说需要实时监控某个指标的变化。

总的来说，三种模式各有优缺点，可以根据具体的场景和需求来选择使用。Append 模式适用于数据无需更新的情况，Complete 模式适用于需要输出完整结果的场景，Update 模式适用于需要实时监控变化的场景。同时，不同的输出模式对计算性能和资源消耗也有所不同，需要综合考虑。

相关问题

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。

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。