如果Spark Streaming停掉了，如何保证Kafka的重新运作是合理的呢？
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首先要说一下 Spark 的快速故障恢复机制，在节点出现故障的情况下，传统流处理系统会在其他节点上重启失败的连续算子，并可能冲洗能运行先前数据流处理操作获取部分丢失数据。在此过程中只有该节点重新处理失败的过程。只有在新节点完成故障前所有计算后，整个系统才能够处理其他任务。在 Spark 中，计算将会分成许多小的任务，保证能在任何节点运行后能够正确合并，因此，就算某个节点出现故障，这个节点的任务将均匀地分散到集群中的节点进行计算，相对于传递故障恢复机制能够更快地恢复。
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