Spark2.0 Structured Streaming

Spark Streaming的流处理基于时间间隔的批处理
这个世界上所有事情是由时间主宰的
Structured Streaming预计在Spark 2.3的时候成熟

认识Structured Streaming

1. 以前输入输出是Input Output，现在是Input Table 和 Output Table。
   看名字就知道多出了一个表，
   可以理解为输入的数据不直接用于计算而是先放到一个表里，那是一个增量表，输出结果也是这样，
   先放到一个表里，这也是一样增量表，基于表的增量计算，可以叠加结果
   
   这样的好处是可以把结果作为流处理数据服务中心！

2. 数据可以带有原始的时间戳。
   以前的sparkstreaming对于延后的数据的处理是将之放于最后的batch里处理的，
   比如处理间隔是一个小时，一个小时前的数据由于网络等问题现在才接收到，
   那就会把这数据放在这个小时的batch中处理，但是现在数据有了时间戳后，
   就会将数据放在上个batch 来处理
   

3. ForeachWriter
   以前对于写入数据库的数据，是先从各个节点收集数据到Driver，再从Driver写到数据库里面，
   用的是foreach/foreachPartitioner。而现在有了ForeachWriter 这个方法
   abstract class ForeachWriter[T] extends Serializable
   里面有三个方法

   datasetOfString.write.foreach(new ForeachWriter[String] {def open(partitionId: Long, version: Long): Boolean = {// open connection}def process(record: String) = {// write string to connection}def close(errorOrNull: Throwable): Unit = {// close the connection}})

   因为已经继承自Serializable，所以是发送到每个Executor中，让每个Executor去连接数据库并写入数据。
   这就实现了分布式地写入数据库中。（写的时候写入小表）

4. 从总体上而言，推出了一个新概念 Continuous Application
   不管是Storm还是以前的Spark Streaming都不能保证离线处理数据的结果与流处理数据的结果是完全一 致的，但是Structured Streaming能保证这一点，因为是端对端的处理，Structured Streaming终将一统大数据流处理，从而确定Spark大数据的霸主地位 : )

以上内容部分来自[DT大数据梦工厂]首席专家Spark专家王家林老师的课程分享。感谢王老师的分享，更多精彩内容请扫描关注[DT大数据梦工厂]微信公众号DT_Spark