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前言

Apache Spark在2016年的时候启动了Structured Streaming项目，一个基于Spark SQL的全新流计算引擎Structured Streaming，让用户像编写批处理程序一样简单地编写高性能的流处理程序。
Structured Streaming并不是对Spark Streaming的简单改进，而是吸取了在开发Spark SQL和Spark Streaming过程中的经验教训，以及Spark社区和Databricks众多客户的反馈，重新开发的全新流式引擎，致力于为批处理和流处理提供统一的高性能API。同时，在这个新的引擎中，也很容易实现之前在Spark Streaming中很难实现的一些功能，比如Event Time（事件时间）的支持，Stream-Stream Join（2.3.0 新增的功能），毫秒级延迟（2.3.0 即将加入的 Continuous Processing）。

第一章 Structured Streaming

Spark Streaming是Apache Spark早期基于RDD开发的流式系统，用户使用DStream API来编写代码，支持高吞吐和良好的容错。其背后的主要模型是Micro Batch（微批处理），也就是将数据流切成等时间间隔（BatchInterval）的小批量任务来执行。
Structured Streaming则是在Spark 2.0加入的，经过重新设计的全新流式引擎。它的模型十分简洁，易于理解。一个流的数据源从逻辑上来说就是一个不断增长的动态表格，随着时间的推移，新数据被持续不断地添加到表格的末尾，用户可以使用Dataset/DataFrame 或者 SQL 来对这个动态数据源进行实时查询。
文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/structured-streaming-programming-guide.html

1.1 Spark Streaming 不足

Spark Streaming 会接收实时数据源的数据，并切分成很多小的batches，然后被Spark Engine执行，产出同样由很多小的batchs组成的结果流。

本质上，这是一种micro-batch（微批处理）的方式处理，用批的思想去处理流数据。这种设计让Spark Streaming面对复杂的流式处理场景时捉襟见肘。

Spark Streaming 存在哪些不足，总结一下主要有下面几点：

第一点：使用 Processing Time 而不是 Event Time

• Processing Time 是数据到达 Spark 被处理的时间，而 Event Time 是数据自带的属性，一般表示数据产生于数据源的时间。
• 比如 IoT 中，传感器在 12:00:00 产生一条数据，然后在 12:00:05 数据传送到 Spark，那么 Event Time 就是 12:00:00，而 Processing Time 就是 12:00:05。
• Spark Streaming是基于DStream模型的micro-batch模式，简单来说就是将一个微小时间段（比如说 1s）的流数据当前批数据来处理。如果要统计某个时间段的一些数据统计，毫无疑问应该使用 Event Time，但是因为 Spark Streaming 的数据切割是基于Processing Time，这样就导致使用 Event Time 特别的困难。

第二点：Complex, low-level api

• DStream（Spark Streaming 的数据模型）提供的API类似RDD的API，非常的low level；
• 当编写Spark Streaming程序的时候，本质上就是要去构造RDD的DAG执行图，然后通过Spark Engine运行。这样导致一个问题是，DAG 可能会因为开发者的水平参差不齐而导致执行效率上的天壤之别；

第三点：reason about end-to-end application

• end-to-end指的是直接input到out，如Kafka接入Spark Streaming然后再导出到HDFS中；
• DStream 只能保证自己的一致性语义是 exactly-once 的，而 input 接入 Spark Streaming 和 Spark Straming 输出到外部存储的语义往往需要用户自己来保证；

第四点：批流代码不统一

• 尽管批流本是两套系统，但是这两套系统统一起来确实很有必要，有时候确实需要将的流处理逻辑运行到批数据上面；
• Streaming尽管是对RDD的封装，但是要将DStream代码完全转换成RDD还是有一点工作量的，更何况现在Spark的批处理都用DataSet/DataFrameAPI；

流式计算一直没有一套标准化、能应对各种场景的模型，直到2015年Google发表了The Dataflow Model的论文（ https://yq.aliyun.com/articles/73255 ）。Google开源Apache Beam项目，基本上就是对Dataflow模型的实现，目前已经成为Apache的顶级项目，但是在国内使用不多。

国内使用的更多的是Apache Flink，因为阿里大力推广Flink，甚至把花7亿元把Flink母公司收购。

使用Yahoo的流基准平台，要求系统读取广告点击事件，并按照活动ID加入到一个广告活动的静态表中，并在10秒的event-time窗口中输出活动计数。比较了Kafka Streams 0.10.2、Apache Flink 1.2.1和Spark 2.3.0，在一个拥有5个c3.2*2大型Amazon EC2 工作节点和一个master节点的集群上（硬件条件为8个虚拟核心和15GB的内存）。

上图(a)展示了每个系统最大稳定吞吐量（积压前的吞吐量），Flink可以达到3300万，而Structured Streaming可以达到6500万，近乎两倍于Flink。这个性能完全来自于Spark SQL的内置执行优化，包括将数据存储在紧凑的二进制文件格式以及代码生成。

1.2 Structured Streaming 概述

或许是对Dataflow模型的借鉴，也许是英雄所见略同，Spark在2.0版本中发布了新的流计算的API：Structured Streaming结构化流。Structured Streaming是一个基于Spark SQL引擎的可扩展、容错的流处理引擎。统一了流、批的编程模型，可以使用静态数据批处理一样的方式来编写流式计算操作，并且支持基于event_time的时间窗口的处理逻辑。随着数据不断地到达，Spark 引擎会以一种增量的方式来执行这些操作，并且持续更新结算结果。

模块介绍
Structured Streaming 在 Spark 2.0 版本于 2016 年引入，设计思想参考很多其他系统的思想，比如区分 processing time 和 event time，使用 relational 执行引擎提高性能等。同时也考虑了和 Spark 其他组件更好的集成。

Structured Streaming 和其他系统的显著区别主要如下：
第一点：Incremental query model（增量查询模型）

• Structured Streaming 将会在新增的流式数据上不断执行增量查询，同时代码的写法和批处理 API（基于Dataframe和Dataset API）完全一样，而且这些API非常的简单。

第二点：Support for end-to-end application（支持端到端应用）

• Structured Streaming 和内置的 connector 使的 end-to-end 程序写起来非常的简单，而且 “correct by default”。数据源和sink满足 “exactly-once” 语义，这样我们就可以在此基础上更好地和外部系统集成。

第三点：复用 Spark SQL 执行引擎

• Spark SQL 执行引擎做了非常多的优化工作，比如执行计划优化、codegen、内存管理等。这也是Structured Streaming取得高性能和高吞吐的一个原因。