Spark Structured Streaming的高效处理RunOnceTrigger是怎样进行的，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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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 Optimizer带来的好处和集群运行空闲job带来的成本节约，这两方面好处。

一，Structured Streaming的Triggers

在Structured Streaming中，Trigger用来指定Streaming 查询产生结果的频率。一旦Trigger触发，Spark将会检查是否有新数据可用。如果有新数据，查询将增量的从上次触发的地方执行。如果没有新数据，Stream继续睡眠，直到下次Trigger触发。

Structured Streaming的默认行为尽可能低延迟地运行，trigger会在上次trigger触发结束之后立即运行。针对一些有低延迟要求的使用案例，Structured Streaming支持ProcessingTime trigger，也即将会用用户提供的时间间隔，例如每分钟，去触发一次查询。

这虽然很好，但是也免不了24*7运行。相反，RunOnce Trigger仅仅会执行一次查询，然后停止查询。

Trigger在你启动Streams的时候指定。

import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger

    // Load your Streaming DataFrame
    val sdf = spark.readStream.format("json").schema(my_schema).load("/in/path")
// Perform transformations and then write…
    sdf.writeStream.trigger(Trigger.Once).format("parquet").start("/out/path")

二，RunOnce相比Batch高效之处

1，Bookkeeping

当运行一个执行增量更新的批处理作业时，通常要处理哪些数据是更新的，哪些是该处理的，哪些是不该处理的。Structured Streaming已经为你做好了这一切，在处理一般流式应用程序时，你应该只关心业务逻辑，而不是低级的Bookkeeping。

2，表级原子性

大数据处理引擎，最重要的性质是它如何容忍失误和失败。ETL作业可能(实际上常会)失败。如果，你的工作失败了，那么你需要确保你的工作产出被清理干净，否则在你的下一次成功的工作之后你会得到重复的或者垃圾的数据。使用Structured Streaming编写基于文件的表时，Structured Streaming将每个作业创建的所有文件在每次成功的出发后提交到log中。当Spark重新读取表时，会通过log来识别哪些文件是有效的。这样可以确保因失败引入的垃圾不会被下游的应用程序所消费。

3，夸runs的状态操作

如果，你的数据流有可能产生重复的记录，但是你要实现一次语义，如何在batch处理中来实现呢？通过Structured Streaming，可以使用dropDuplicates()来实现去重。配置watermark足够长，包含若干Streaming job的runs，可以保证你不会夸runs处理到重复的数据。

4，成本节约

运行一个24*7的Streamingjob很浪费。可能有些情况，数据计算有些延迟是可以接受的，或者数据本身就会以每小时或者每天为周期产生。为了获得Structured Streaming所有上述描述的好处，你可能会人为需要一直占用集群运行程序，但是现在，使用仅执行一次的Trigger，就可以不必要一直占用集群了。

看完上述内容，你们掌握Spark Structured Streaming的高效处理RunOnceTrigger是怎样进行的的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

新闻名称：SparkStructuredStreaming的高效处理RunOnceTrigger是怎样进行的
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