为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新，比如 Structured Streaming 引入了低延迟的持续处理；支持 stream-to-stream joins；通过改善 pandas UDFs 的性能来提升 PySpark；支持第四种调度引擎 Kubernetes clusters（其他三种分别是自带的独立模式Standalone，YARN、Mesos）。除了这些比较具有里程碑的重要功能外，Spark 2.3 还有以下几个重要的更新：
http://spark.apache.org/docs/latest/index.html
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。
在说Spark之前，笔者在这里向对Spark感兴趣的小伙伴们建议，想要了解、学习、使用好Spark，Spark的官网是一个很好的工具，几乎能满足你大部分需求。同时，建议学习一下scala语言，主要基于两点：1. Spark是scala语言编写的，要想学好Spark必须研读分析它的源码，当然其他技术也不例外；2. 用scala语言编写Spark程序相对于用Java更方便、简洁、开发效率更高（后续我会针对scala语言做单独讲解）。书归正传，下面整体介绍一下Spark生态圈。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 📷 非常好，Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
本文介绍了Apache Spark的四个主要应用场景，包括大数据处理、机器学习、图计算和流处理。Spark可以处理批量数据和流数据，并且提供了简单易用的API。同时，Spark还支持多种编程语言，包括Python、Java和Scala等，使得开发人员可以更加便捷地开发复杂的数据处理应用。
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。 非常好，Spark 可以运行在一个只需要在你集群中的
自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. Berkeley 的 AMPLab 默默诞生以来，它已经成为这个世界上最重要的分布式大数据框架之一。Spark 可以用多种方式部署，它为 Java、Scala、Python，和 R 编程语言提供了本地绑定，并且支持 SQL、流数据、机器学习，和图处理。你将会发现它被银行、电信公司、游戏公司、政府，和所有如 Apple、Facebook、IBM，和 Microsoft 等主要的科技巨头公司使用。
在这个数据驱动的时代，信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中，「Apache Spark」以其独特的优势脱颖而出。
正如在之前的那篇文章中 Spark Streaming 设计原理 中说到 Spark 团队之后对 Spark Streaming 的维护可能越来越少，Spark 2.4 版本的 [Release Note](http://spark.apache.org/releases/spark-release-2-4-0.html) 里面果然一个 Spark Streaming 相关的 ticket 都没有。相比之下，Structured Streaming 有将近十个 ticket 说明。所以各位同学，是时候舍弃 Spark Streaming 转向 Structured Streaming 了，当然理由并不止于此。我们这篇文章就来分析一下 Spark Streaming 的不足，以及Structured Streaming 的设计初衷和思想是怎么样的。文章主要参考今年（2018 年）sigmod 上面的这篇论文：Structured Streaming: A Declarative API for Real-Time
在Spark框架当中，早期的设计由Spark Streaming来负责实现流计算，但是随着现实需求的发展变化，Spark streaming的局限也显露了出来，于是Spark团队又设计了Spark Structured Streaming。今天的大数据开发学习分享，我们就主要来讲讲，Spark Structured Streaming特性。
## Spark Streaming(DStreaming) VS Spark Structured Streaming 区别比较 优劣势
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
Spark Streaming是Spark最初的流处理框架，使用了微批的形式来进行流处理。
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。
二、从 Structured Data 到 Structured Streaming
本篇博客，博主为大家带来的是关于Structured Streaming从入门到实战的一个攻略，希望感兴趣的朋友多多点赞支持!!
大规模数据处理技术如果从MapReduce论文算起，已经前后跨越了十六年。我们先沿着时间线看一下大规模数据处理的重要技术和它们产生的年代。后面从MapReduce到Spark、Flink、Beam的演进特性来看大规模数据处理计算引擎应该具备什么样的能力。
随着实时数据的日渐普及，企业需要流式计算系统满足可扩展、易用以及易整合进业务系统。Structured Streaming是一个高度抽象的API基于Spark Streaming的经验。Structured Streaming在两点上不同于其他的Streaming API比如Google DataFlow。 第一，不同于要求用户构造物理执行计划的API，Structured Streaming是一个基于静态关系查询（使用SQL或DataFrames表示）的完全自动递增的声明性API。 第二，Structured Streaming旨在支持端到端实时的应用，将流处理与批处理以及交互式分析结合起来。 我们发现，在实践中这种结合通常是关键的挑战。Structured Streaming的性能是Apache Flink的2倍，是Apacha Kafka 的90倍，这源于它使用的是Spark SQL的代码生成引擎。它也提供了丰富的操作特性，如回滚、代码更新、混合流\批处理执行。 我们通过实际数据库上百个生产部署的案例来描述系统的设计和使用，其中最大的每个月处理超过1PB的数据。
在Spark框架当中，提起流计算，那么主要就是Spark Streaming组件来负责。在大数据的发展历程当中，流计算正在成为越来越受到重视的趋势，而Spark Streaming流计算也在基于实际需求不断调整。今天的大数据学习分享，我们就主要来讲讲Spark 实时流计算。
上一篇文章里，总结了Spark 的两个常用的库（Spark SQL和Spark Streaming），可以点击这里进行回顾。其中，SparkSQL提供了两个API：DataFrame API和DataSet API，我们对比了它们和RDD：
接着上一篇《Spark Streaming快速入门系列（7）》，这算是Spark的终结篇了，从Spark的入门到现在的Structured Streaming，相信很多人学完之后，应该对Spark摸索的差不多了，Spark是一个很重要的技术点，希望我的文章能给大家带来帮助。
传统意义上，当人们想到流处理时，诸如”实时”，”24*7”或者”always on”之类的词语就会浮现在脑海中。生产中可能会遇到这种情况，数据仅仅会在固定间隔到达，比如每小时，或者每天。对于这些情况，对这些数据进行增量处理仍然是有益的。但是在集群中运行一个24*7的Streaming job就显得有些浪费了，这时候仅仅需要每天进行少量的处理即可受益。 幸运的是，在spark 2.2版本中通过使用 Structured Streaming的Run Once trigger特性，可获得Catalyst Opti
官方版本是spark 1.0.0引入的Spark SQL模块。当时这个模块的核心实际上就是一种新类型的RDD，叫做SchemaRDD。SchemaRDD就是类型为ROW的RDD，但同时又包含了一个描述每一列数据类型的schema信息。SchemRDD也可类似于传统数据库的一张表。SchemaRDD可以从已有的RDD创建，可以是Parquet文件，json数据集或则HiveQL生成。该版本引入是在2014年五月30日。
又是一个超长的标题（摊手┓( ´∀` )┏）。Spark Streaming 历史比较悠久，也确实非常好用，更重要的是，大家已经用熟了，有的还做了不少工具了，所以觉得这东西特别好了，不会像一开始各种吐槽了。反倒是Structured Streaming， 吐槽点比较多，但是到目前，我们经过一番实践，觉得是时候丢掉Spark Streaming 升级到Structured Streaming了。
Structured Streaming 的文章参考这里： Spark 2.0 Structured Streaming 分析。2.0的时候只是把架子搭建起来了，当时也只支持FileSource(监控目录增量文件)，到2.0.2后支持Kafka了，也就进入实用阶段了，目前只支持0.10的Kafka。Structured Streaming 采用dataframe API,并且对流式计算重新进行了抽象，个人认为Spark streaming 更灵活，Structured Streaming 在某些场景则更方便，但是在StreamingPro中他们之间则没太大区别，唯一能够体现出来的是，Structured Streaming 使得checkpoint真的进入实用阶段。
近日，在Spark开源十周年之际，Spark3.0发布了，这个版本大家也是期盼已久。登录Spark官网，最新的版本已经是3.0。而且不出意外，对于Structured Streaming进行了再一次的加强，这样Spark和Flink在实时计算领域的竞争，恐怕会愈演愈烈。
在有过1.6的streaming和2.x的streaming开发体验之后，再来使用Structured Streaming会有一种完全不同的体验，尤其是在代码设计上。
Spark 2.0 将流式计算也统一到DataFrame里去了，提出了Structured Streaming的概念，将数据源映射为一张无线长度的表，同时将流式计算的结果映射为另外一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据，复用了其对象的Catalyst引擎。
整个Spark 框架模块包含：Spark Coke、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上 。
第一，MapReduce模型的抽象层次低，大量的底层逻辑都需要开发者手工完成。 第二，只提供Map和Reduce两个操作。 举个例子，两个数据集的Join是很基本而且常用的功能，但是在MapReduce的世界中，需要对这两个数据集 做一次Map和Reduce才能得到结果。 第三，在Hadoop中，每一个Job的计算结果都会存储在HDFS文件存储系统中，所以每一步计算都要进行硬 盘的读取和写入，大大增加了系统的延迟。 第四，只支持批数据处理，欠缺对流数据处理的支持。
在过去的几个月时间里，我们一直忙于我们所爱的大数据开源软件的下一个主要版本开发工作：Apache Spark2.0。Spark 1.0已经出现了2年时间，在此期间，我们听到了赞美以及投诉。Spark 2.0的开发基于我们过去两年学到的：用户所喜爱的我们加倍投入；用户抱怨的我们努力提高。本文将总结Spark 2.0的三大主题：更容易、更快速、更智能。更深入的介绍将会在后面博客进行介绍。
场景描述：Flink是标准的实时处理引擎，而且Spark的两个模块Spark Streaming和Structured Streaming都是基于微批处理的，不过现在Spark Streaming已经非常稳定基本都没有更新了，然后重点移到spark sql和structured Streaming了。
很多人吐槽StreamingPro构建实在太麻烦了。看源码都难。然后花了一天时间做了比较大重构，这次只依赖于ServiceFramework项目。具体构建方式如下：
互联网后台开发，通常意味着分布式、大数据，涉及到高性能、系统容灾、数据容灾、高可用性、数据一致性等。自从2008年Hadoop在华夏大地蓬勃发展，开源如火山爆发在业界百花齐放，茁壮成长。国内的BAT、华为和小米等也大量的参与了国际开源，甚至开源了大量优秀的久经考验的内部系统，如阿里的Tair、druid、fastjson、jstorm、AliSQL、RocketMQ和腾讯的RapidJSON、libco、PhxPaxos、PhxRPC、PhxQueue、PhxSQL、PaxosStore、MSEC、Tars、TAF等。
Structured Streaming将实时数据视为一张正在不断添加数据的表。
古老的大数据技术孕育了云计算，从云计算中衍生出了SaaS、PaaS等云服务，而云服务又让大数据技术在新时代获得了新生。
随着新版本的spark已经逐渐稳定，最近拟将原有框架升级到spark 2.0。还是比较兴奋的，特别是SQL的速度真的快了许多。。 然而，在其中一个操作时却卡住了。主要是dataframe.map操作，这个之前在spark 1.X是可以运行的，然而在spark 2.0上却无法通过。。 看了提醒的问题，主要是： ******error: Unable to find encoder for type stored in a Dataset. Primitive types (Int, String, etc)
Hadoop允许Elasticsearch在Spark中以两种方式使用：通过自2.1以来的原生RDD支持，或者通过自2.0以来的Map/Reduce桥接器。从5.0版本开始，elasticsearch-hadoop就支持Spark 2.0。目前spark支持的数据源有：
MLSQL大部分数据源集成的是第三方实现。比如excel的支持得益于spark-excel项目。同样，Kafka的配置参数和Spark 对Kafka的需求配置是一样的，JDBC则也是标准的Spark文档中描述的那样。不过大部分人使用时，不会使用所有参数， MLSQL也提供了两种方式展示可选参数：
Structured Streaming 提供了几种数据源的类型，可以方便的构造Steaming的DataFrame。默认提供下面几种类型：
当前无论是传统企业还是互联网公司对大数据实时分析和处理的要求越来越高，数据越实时价值越大，面向毫秒~ 秒级的实时大数据计算场景，Spark 和 Flink 各有所长。CarbonData 是一种高性能大数据存储方案，已在 20+ 企业生产环境上部署应用，其中最大的单一集群数据规模达到几万亿。
6月5～7日，Spark Summit 2017 在美国旧金山举行。来自 Databricks 的 Matei Zaharia、Michael Armbrust 和 Tim Hunter 分享了 《E
Delta 原本是在 Databricks Runtime 里面的一个增值功能，在 spark + AI Summit 2019 大会上，官方以 Apache License 2.0 协议开源。
从Spark 2.0至Spark 2.4版本，目前支持数据源有4种，其中Kafka 数据源使用作为广泛，其他数据源主要用于开发测试程序。
目前Spark中Structured Streaming只支持实时向Iceberg中写入数据，不支持实时从Iceberg中读取数据，下面案例我们将使用Structured Streaming从Kafka中实时读取数据，然后将结果实时写入到Iceberg中。
欢迎阅读美图数据技术团队的「Spark，从入门到精通」系列文章，本系列文章将由浅入深为大家介绍 Spark，从框架入门到底层架构的实现，相信总有一种姿势适合你，欢迎大家持续关注：）
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