Building Structured Streaming Connector for Continous Applications

在Arijit Tarafdar和Nan Zhu于Spark Summit 2017上的演讲《Building Structured Streaming Connector for Continous Applications》中，他们主要探讨了以下几个核心点：

1. 移动应用背景：虽然直接的参考资料未提供关于“什么是移动应用”的详细定义，通常移动应用指的是运行在智能手机、平板电脑等移动设备上的软件应用程序，它们能够利用设备的硬件功能（如GPS、相机、传感器等），并通过网络连接与远程服务器进行数据交互，为用户提供各种服务。

2. Structured Streaming简介：

   • Structured Streaming是Apache Spark中用于处理实时数据流的一种高级API。它以声明式的方式定义数据处理逻辑，将流式计算视为无界表上的查询操作，从而简化了实时数据处理任务的开发。
   • 这种模型允许开发者像编写静态数据集上的SQL查询或DataFrame/Dataset API那样来处理实时数据流，而无需关注底层的复杂性，如窗口管理、容错处理等。

3. 构建Structured Streaming Connector的设计思想：

   • 对接灵活性：设计时考虑了如何灵活地对接不同的数据源和接收端，确保Structured Streaming能广泛适用于各类连续应用的需求。
   • 微批处理模式：采用微批处理（Micro-Batch Processing）作为基础执行模型，通过细粒度的批次来模拟流式处理，实现低延迟的同时保证高吞吐量和容错能力。
   • Source与Sink接口：强调了在构建Connector时对DataSource V1/V2接口的使用，特别是GetOffset、Commit、GetBatch等关键步骤，确保数据的准确消费和高效处理。
   • 优化策略：讨论了如何在数据写入、读取过程中处理小文件问题，比如通过定期Optimize操作合并小文件，以及在设计上考虑减少不必要的I/O操作，提升整体性能。

4. 实践案例：虽然具体案例细节未在提供的摘要中展示，但可以推测演讲中可能包含基于Structured Streaming的实际应用示例，展示了如何针对特定场景（如日志分析、物联网数据处理）构建高效的数据管道，并可能涉及了与DataHub等数据平台的集成方式，包括配置参数和代码示例。

综上所述，该演讲深入解析了Structured Streaming的核心概念、设计哲学及其在持续应用中的实际应用方法，为开发者提供了构建实时数据处理系统的重要指导。

参考资料: - 流计算实现细节 - 常见问题 - Spark对接DataHub