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手机上怎么查看网站设计,亚马逊一般在哪些网站上做推广,昆明网站建设工作室有哪些,discuz注册别被“结构化”骗了#xff1a;聊聊 Spark Structured Streaming 的原理与那些年我踩过的坑 说实话#xff0c;第一次看到 Spark Structured Streaming 这个名字的时候#xff0c;我是被“Structured”三个字骗进来的。 当年我天真地以为#xff1a;既然是结构化流处理聊聊 Spark Structured Streaming 的原理与那些年我踩过的坑说实话第一次看到 Spark Structured Streaming这个名字的时候我是被“Structured”三个字骗进来的。当年我天真地以为既然是结构化流处理那不就是“写 SQL 自动实时 永不翻车”吗结果呢上线第一天就翻车延迟爆炸、数据重复、状态膨胀、Checkpoint 爆盘运维同学半夜给我打电话那语气我现在都记得。所以今天这篇文章不讲 PPT 里的“完美模型”就聊三件事它到底是怎么跑起来的它为什么“看起来简单用起来要命”你该怎么避开那些新手必踩的坑一、先说人话Structured Streaming 到底是个啥一句话版本Structured Streaming 把“流”伪装成一张“永远在增长的表”你写的不是“流处理逻辑”而是SELECT...FROM表GROUPBY...Spark 在背后偷偷帮你做了三件事把数据切成一个个 micro-batch每个 batch 都当成一次普通 Spark SQL 任务把中间状态State悄悄存起来下次接着算也就是说——Structured Streaming 本质上是“准实时的批处理”。这一点你要是没想清楚后面所有坑你都会踩。二、一个最经典的 Structured Streaming 示例咱直接上代码感受一下它“看起来多简单”。valdfspark.readStream.format(kafka).option(kafka.bootstrap.servers,localhost:9092).option(subscribe,events).load()valresultdf.selectExpr(CAST(value AS STRING)).groupBy(value).count()result.writeStream.outputMode(complete).format(console).start()你看这代码没 watermark没状态管理没 offset 控制没 checkpoint 策略但它就是能跑。这也是 Structured Streaming 最“坑”的地方能跑 ≠ 能长期稳定跑三、核心原理一句话总结很重要如果你只能记住一句话那就是这句Structured Streaming Micro-Batch State Checkpoint展开说1️⃣ Micro-Batch不是你想的那种“流”Spark 会按时间切批比如每 1 秒一个 batch每 5 秒一个 batchbatch 越小延迟越低但调度和 IO 压力越大所以你看到的“低延迟”其实是 Spark 在疯狂调度任务。2️⃣ State真正的“流处理地狱入口”只要你写了groupBywindowdistinctjoin你就不可避免地引入了状态。状态会存在 Executor 内存定期落盘到 checkpoint随着 key 数量线性增长一句大实话90% 的 Structured Streaming 问题最后都死在 State 上3️⃣ Checkpoint救命稻草也是定时炸弹Checkpoint 干嘛的保存 offset保存 state支持失败恢复但问题是checkpoint 在HDFS / S3小文件巨多State 大了之后恢复慢到你怀疑人生四、那些年我踩过的“经典大坑”坑一没 watermark状态无限膨胀这是新手Top 1 翻车点。df.groupBy(window(col(event_time),10 minutes),col(user_id)).count()你以为它会“自动过期”不会。没有 watermark Spark 永远不敢丢状态。正确姿势df.withWatermark(event_time,30 minutes).groupBy(window(col(event_time),10 minutes),col(user_id)).count()我当年就因为少了这一行一个作业 3 天把 HDFS 打满。坑二outputMode 选错延迟直接起飞Structured Streaming 有三种输出模式appendupdatecomplete新手最爱用complete因为“稳”。但真相是complete 每个 batch 全量输出如果你的 state 有 1000 万条每个 batch 都要扫一遍延迟直接指数级上升一句建议能 append 就别 update能 update 就别 complete坑三Kafka exactly-once 的幻觉很多人以为“Structured Streaming Kafka Exactly Once”不完全对。SourceKafka是 at-least-onceSink 是否 exactly-once取决于你自己比如写 MySQLresult.writeStream.foreachBatch{(df,batchId)df.write.mode(append).jdbc(...)}这里如果任务失败重试batchId 会重放数据会重复解决方案幂等写去重表用 batchId 做事务控制Spark 不会替你兜底业务一致性。坑四Join 流 双倍状态双倍痛苦streamA.join(streamB,id)听起来很美。但实际上A 有 stateB 有 statejoin 后是state × state我见过最狠的一个 join 作业checkpoint 目录 1.2 TB最后结局很统一作业下线改架构。五、我对 Structured Streaming 的真实看法说点掏心窝子的。Structured Streaming 不是银弹。它非常适合指标聚合实时统计简单 ETL数据补齐 延迟容忍但它不适合超低延迟100ms高基数 state复杂多流 join强一致事务逻辑一句话建议送给你把 Structured Streaming 当“流式批处理”你会很快乐把它当“实时数据库”你会很痛苦。六、写在最后这些年我越来越觉得技术的坑不是文档里没有而是没人告诉你“代价是什么”Structured Streaming 的设计是优雅的但它的代价全在 State 和 Checkpoint 里。如果你正在用它记住三句话先想清楚状态会不会无限长先设计好失败后的幂等方案先算清 checkpoint 能不能扛住