structure streaming笔记

• 基于micro-batch, spark2.3之后, 支持continues processing
• 基于spark SQL
• 如同在静态table上运行标准批查询一样表现流计算, spark 通过在一个 unbound input table 上运行增量查询来实现.
• unbound input table
  • 　每条输入数据, 体现为表的一条新行
• result table 
  • 　每批新输入被处理后, 更新此表. 三种mode:
  • 　complete mode: 每次都更新全表
  • append mode: result table只追加新行. 即新一批输入的处理结果不会依赖且不会影响之前的输出.
  • update mode: 只有被新一批输入计算结果影响了的行, 才会被更新
• event time
  • 数据被输入的时间. 区别于spark收到数据的时间.
• fault tolerant semantics
  • 　end-to-end exactly-once
    • 　捕获failure并重试process
    • 　基于checkpointing 和 WAL - 断点接续
  • 　区别与:
    • 　at-most once
      • 　至多写一次. 弱保证

    　at-least once

    • 　至少写一次. 强保证
• 基于DataSet和DataFrame的API