Spark结构化流中的加水位线方法

对于流处理引擎来说，处理延迟到达的事件是至关重要的功能。 解决这个问题的方法是加水位线的概念。 从Spark 2.1开始，结构化流API就支持它。

什么是水位线？

加水位线是一种有用的方法，可帮助流处理引擎处理延迟。 基本上，水印是一个阈值，用于指定系统等待延迟事件的时间。 如果到达事件位于水位线之内，它将用于更新查询。 否则，如果它早于水位线，它将被丢弃，并且流引擎不会对其进行进一步处理。

> Flooding watermarks

如何使用它？

自Spark 2.1起，水位线被引入到结构化流API中。 您可以通过将withWatermark-Operator添加到查询中来启用它：

withWatermark（eventTime：String，delayThreshold：String）：数据集[T]

它需要两个参数，a）一个事件时间列（必须与聚合正在处理的列相同）和b）一个阈值，用于指定应处理多长时间的延迟数据（以事件时间为单位）。 然后，Spark将维持聚合状态，直到max eventTime — delayThreshold> T，其中max eventTime是引擎看到的最新事件时间，T是窗口的开始时间。 如果后期数据落入此阈值之内，则查询将最终得到更新（下图中的右图）。 否则，它将被丢弃，并且不会触发任何重新处理（下图中的左图）。

> Late donkey in structured word count: event dropped (left), event within watermark updates Window

值得一提的是，查询的输出模式必须设置为"追加"（默认）或"更新"。完全模式不能与设计中的水印结合使用，因为它需要所有 要保存的数据，用于将整个结果表输出到接收器。

可以在这里找到如何在简单的Spark结构化流应用程序中使用该概念的快速演示-它是字数统计（对NLP进行了一些小的增强），还有其他：D

但是，为什么我要关心？

在分布式和联网的系统中，总会有中断的机会-节点故障，传感器丢失连接等等。 因此，不能保证数据将按创建顺序到达流处理引擎。 为了容错，因此有必要处理此类乱序数据。

为了解决此问题，必须保留聚合状态。 如果发生延迟事件，则可以重新处理查询。 但这意味着所有聚合的状态必须无限期地保持，这也导致内存使用量也无限期地增长。 除非系统具有无限的资源（即无限的预算），否则在现实世界中这是不切实际的。 因此，加水位线是一个有用的概念，可以通过设计约束系统并防止其在运行时爆炸。