SparkStructuredStreaming编程详解

"Spark结构式流编程指南" Spark的Structured Streaming是Spark SQL执行引擎上的一个强大的、可扩展的、容错的流处理框架。它利用静态数据模拟流处理，随着流数据的持续输入，Spark SQL引擎会连续处理并更新到最终的结果表中。Structured Streaming提供了一种将实时数据流视作连续追加的表格的抽象概念，允许开发者使用DataFrame和DataSet API进行复杂的操作，如聚集、事件窗口和流与批处理的连接。 在编程模型中，Structured Streaming的核心概念是将实时流数据看作一个不断增长的输入表，每次新的数据到来都相当于在表中添加新的一行。处理这些数据流时，有三种不同的输出模式： 1. Complete模式：每次更新时，完整的结果表都会被写入外部存储，具体如何写取决于所使用的存储连接器。 2. Append模式：仅写入自上次触发后在结果表中新增的行，适用于结果表中的行不会改变的情况。 3. Update模式：只写入自上次触发后在结果表中更新的行（在Spark 2.0中暂不可用），不同于Complete模式，因为它不输出未修改的行。 Structured Streaming还支持事件时间和延迟数据处理。事件时间是数据本身携带的时间戳，通常在实时应用中更为重要，比如根据设备生成事件的时间进行分析。通过在事件时间上定义窗口操作，可以方便地进行如每分钟事件计数等聚合查询。在延迟数据出现时，Spark可以更新旧的聚合结果，同时清除旧状态，以控制中间数据的大小。水印机制自Spark 2.1引入，用于处理迟到的数据，允许用户设定一个阈值来界定何时可以清理旧状态。 Spark的Structured Streaming提供了高效、稳定和精确一次的保证，是处理实时流数据的强大工具，特别适合需要处理事件时间和延迟数据的场景。通过DataFrame和DataSet API，开发者可以编写出灵活且高效的流处理程序，实现各种复杂的实时数据分析任务。