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Apache Spark 的结构化流（Structured Streaming）是 Spark 专为伪实时（近实时，Near Real-Time）流数据处理设计的高级 API，它基于 DataFrame/Dataset API，提供了简单、高效、容错的流处理能力。
一、核心思想：流即无限表（Unbounded Table）
结构化流的核心设计理念是将流数据视为一张不断增长的 “无限表”（与静态批处理的 “有限表” 对应）。用户可以用编写静态批处理逻辑的方式（如 SQL、DataFrame 转换）来处理流数据，框架会自动将逻辑转换为持续运行的流处理任务，无需手动管理流的连续性、状态或容错。
二、处理模式：微批处理（Micro-Batch）与连续处理（Continuous）
结构化流支持两种处理模式，以平衡延迟和吞吐量：
1. 微批处理（默认模式）
- 原理：将流数据切分成一系列 “微批次”（Micro-Batches），每个批次处理一小段时间内的数据（默认最小批次间隔约 100ms）。
- 特点：延迟通常在几百毫秒到几秒（伪实时的典型范围），吞吐量高，支持所有结构化流的功能（如状态操作、精确一次语义）。
- 适用场景：大多数业务场景（如实时监控、日志分析、实时 ETL）。
2. 连续处理（实验性，Spark 2.3 + 引入）
- 原理：通过长期运行的连续读取器和写入器，以 “逐条处理” 的方式接近真正的实时（延迟可低至毫秒级）。
- 特点：延迟极低，但功能受限（仅支持部分转换操作，如 map、filter，不支持复杂状态操作），且容错保证较弱。
- 适用场景：对延迟要求极高的场景（如高频交易实时风控）。
三、核心组件与流程
结构化流的处理流程可分为三部分：输入源（Sources）→ 处理逻辑（Operations）→ 输出接收器（Sinks）。
1. 输入源（Sources）
负责读取流数据，支持的主流源包括：
- Kafka：最常用的流数据源（支持精确一次语义）。
- 文件系统（如 HDFS、S3）：监控目录下新增的文件（支持文本、Parquet 等格式）。
- Socket：用于测试（从 TCP socket 读取文本数据）。
- 自定义源：通过实现
Source接口扩展。
2. 处理逻辑（Operations）
用户通过 DataFrame/Dataset API 或 SQL 定义处理逻辑，支持与静态批处理完全一致的操作，例如：
- 基础转换：
select、filter、map、flatMap等。 - 聚合操作：
groupBy（含状态聚合）。 - 关联操作：流与静态表的
join、流与流的join（需配合 Watermark）。 - 窗口操作：基于事件时间的滚动 / 滑动 / 会话窗口（核心功能）。
3. 输出接收器（Sinks）
负责将处理结果写入外部系统，支持的主流接收器包括：
- Kafka：写入流数据到 Kafka。
- 文件系统：以批处理方式写入文件（如 Parquet）。
- 控制台 / 内存：用于调试（
console输出或memory表）。 - Foreach/ForeachBatch：自定义输出逻辑（如写入数据库）。
- 更新模式：根据输出模式（Output Mode）决定如何更新结果。
四、关键概念：输出模式（Output Mode）
输出模式定义了流处理结果如何写入接收器，结构化流支持 3 种模式：
| 模式 | 适用场景 | 说明 |
|---|---|---|
| Append | 无聚合的转换（如 filter） | 仅将新处理的行追加到输出（类似日志追加），不修改历史结果。 |
| Complete | 全局聚合（如group by count） | 输出所有聚合结果的完整快照（每次更新都会重写全量结果）。 |
| Update | 部分聚合或非聚合操作 | 仅输出被更新的行（新增或修改的结果），不输出未变化的历史行。 |
五、核心能力：状态管理与容错
流处理的核心挑战是状态管理（如聚合、窗口、关联）和容错（保证数据不丢不重），结构化流通过以下机制解决：
1. 状态管理（State Management）
结构化流自动维护处理过程中的状态（如聚合的中间结果、窗口的缓存数据），并支持：
- 状态持久化：状态数据默认存储在 Executor 的内存中，大状态可 spill 到磁盘。
- 状态清理：通过Watermark（水印）自动清理过期状态（如超过窗口时间的旧数据），避免状态无限增长。
2. Watermark（水印）：处理延迟数据
实际场景中，数据可能因网络延迟等原因 “迟到”（事件时间 < 处理时间）。Watermark 用于定义 “可接受的最大延迟时间”：
- 原理：动态计算当前事件时间的最大值（
max_event_time），超过max_event_time - watermark的数据会被视为 “过期”，不再参与计算。 - 示例：若 Watermark 设为 10 分钟，当前最大事件时间是 10:00，则 9:50 之前的迟到数据会被丢弃。
Watermark 是流处理中平衡 “准确性” 和 “性能” 的关键，常用于窗口聚合、流流关联等场景。
3. 容错与精确一次语义（Exactly-Once）
结构化流通过检查点（Checkpointing） 和预写日志（WAL） 保证 “精确一次” 语义（数据被且仅被处理一次）：
- 检查点：定期将流处理的元数据（如已处理的偏移量、状态快照、水印位置）写入可靠存储（如 HDFS）。
- 故障恢复：当应用崩溃重启时，从最近的检查点恢复状态和进度，避免重复处理或丢失数据。
六、典型场景示例
以 “实时统计网站 5 分钟滑动窗口内的 PV（页面访问量）” 为例，展示结构化流的使用流程：
1. 定义输入源（假设从 Kafka 读取，事件时间字段为event_time）
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.functions._// 定义Kafka源配置
val kafkaDF = spark.readStream.format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers", "host:port").option("subscribe", "page_visits") // 订阅的Kafka主题.load()// 解析Kafka消息（假设value是JSON格式，包含event_time和page_id）
val schema = new StructType().add("event_time", TimestampType).add("page_id", StringType)val visitsDF = kafkaDF.select(from_json(col("value").cast(StringType), schema).as("data")).select("data.event_time", "data.page_id")
2. 定义处理逻辑（5 分钟滑动窗口，每 1 分钟更新一次）
// 定义Watermark（允许数据延迟30秒）
val withWatermarkDF = visitsDF.withWatermark("event_time", "30 seconds") // 水印：最大延迟30秒// 5分钟滑动窗口（每1分钟滑动一次），按page_id统计PV
val windowPVDF = withWatermarkDF.groupBy(window(col("event_time"), "5 minutes", "1 minute"), // 窗口：5分钟大小，1分钟滑动col("page_id")).count().withColumnRenamed("count", "pv")
3. 定义输出接收器（写入控制台，Update 模式）
val query = windowPVDF.writeStream.format("console") // 输出到控制台.outputMode("update") // 仅输出更新的行.option("truncate", "false") // 不截断输出.start() // 启动流查询query.awaitTermination() // 等待查询结束
七、结构化流的优势
- 批流统一：用相同的 API 处理静态数据和流数据，降低学习成本。
- 简单易用：无需手动管理流的连续性、状态或容错，框架自动处理。
- 强容错保证：支持精确一次语义，适合生产环境。
- 丰富的状态操作：内置窗口、聚合、关联等状态处理能力，支持 Watermark 清理过期状态。
- 高性能：基于 Spark 的分布式计算引擎，可水平扩展，支持高吞吐量。
总结
Spark 结构化流是伪实时流处理的理想选择，它通过 “流即无限表” 的抽象、微批处理模式、精确一次语义和自动状态管理，简化了流数据处理的复杂度，适用于实时监控、日志分析、实时 ETL 等多种场景。