spark结构化流作业如何处理流-静态DataFrame连接？答案

【问题标题】：How does spark structured streaming job handle stream - static DataFrame join?spark结构化流作业如何处理流-静态DataFrame连接？
【发布时间】：2020-12-02 12:50:16
【问题描述】：

我有一个 spark 结构化流式作业，它从 cassandra 和 deltalake 读取映射表并与流式 df 连接。我想了解这里的确切机制。 Spark 是否会在每个微批处理周期中命中这些数据源（cassandra 和 deltalake）？如果是这种情况，我在 spark web ui 中看到这些表只读取一次。请帮助我理解这一点。提前致谢

【问题讨论】：

显示代码，显示代码
我可以对语句的流程做一个非常简要的概述 1) 从 kafka 主题中读取流数据 2) 读取 cassandra 表 3) 加入上述 2 个 dfs 4) 写入另一个主题

标签： apache-spark pyspark spark-streaming spark-structured-streaming

【解决方案1】：

“对于每个微批处理周期，Spark 是否会命中这些数据源（cassandra 和 deltalake）？”

根据 O'Reilly 关于静态流连接的“Learning Spark, 2nd edition”一书，提到在每个微批次中都会读取静态 DataFrame。

更准确地说，我发现书中的以下部分很有帮助：

流静态连接是无状态操作，因此不需要任何类型的水印
静态DataFrame在加入每个微批次的流式数据的同时重复读取，因此您可以缓存静态DataFrame以加快读取速度。
如果定义静态 DataFrame 的数据源中的基础数据发生变化，流式查询是否能看到这些变化取决于数据源的特定行为。例如，如果静态 DataFrame 是在文件上定义的，则在重新启动流式查询之前不会获取对这些文件的更改（例如追加）。

当应用“静态流”连接时，假定静态部分根本没有变化或只是缓慢变化。如果您计划连接两个快速变化的数据源，则需要切换到“流-流”连接。

【讨论】：

谢谢迈克。这有帮助。是的，我能够确认这种行为。尝试缓存静态数据帧并提高性能。