Spark结构化流媒体：等待终止，如何写流

从Kafka主题读取偏移并将其写入aerospike数据库。目前我正在准备这个工作生产准备和实施SparkListener。
在浏览文档的过程中，我偶然发现了这个例子：

StreamingQuery query = wordCounts.writeStream()
  .outputMode("complete")
  .format("console")
  .start();

query.awaitTermination();
执行此代码后，流式计算将在后台启动。查询对象是该活动流式查询的句柄，我们决定使用awaitTermination（）等待查询终止，以防止进程在查询处于活动状态时退出。

我知道它在终止进程之前等待查询完成。
这究竟是什么意思？它有助于避免查询写入的数据丢失。

当查询每天写入数百万条记录时，它有什么用？

我的代码看起来很简单：

dataset

    .writeStream()
    .option("startingOffsets", "earliest")
    .outputMode(OutputMode.Append())
    .format("console")
    .foreach(sink)
    .trigger(Trigger.ProcessingTime(triggerInterval))
    .option("checkpointLocation", checkpointLocation)
    .start();