
# 别被“结构化”骗了：聊聊 Spark Structured Streaming 的原理与那些年我踩过的坑

说实话，**第一次看到 Spark Structured Streaming** 这个名字的时候，我是被“Structured”三个字骗进来的。

当年我天真地以为：

> *既然是结构化流处理，那不就是“写 SQL + 自动实时 + 永不翻车”吗？*

结果呢？
上线第一天就翻车，延迟爆炸、数据重复、状态膨胀、Checkpoint 爆盘，运维同学半夜给我打电话那语气，我现在都记得。

所以今天这篇文章，不讲 PPT 里的“完美模型”，就聊三件事：

1. **它到底是怎么跑起来的**
2. **它为什么“看起来简单，用起来要命”**
3. **你该怎么避开那些新手必踩的坑**

---

## 一、先说人话：Structured Streaming 到底是个啥？

一句话版本：

> **Structured Streaming = 把“流”伪装成一张“永远在增长的表”**

你写的不是“流处理逻辑”，而是：

```sql
SELECT ...
FROM 表
GROUP BY ...
```

Spark 在背后偷偷帮你做了三件事：

1. 把数据切成 **一个个 micro-batch**
2. 每个 batch 都当成一次 **普通 Spark SQL 任务**
3. 把中间状态（State）悄悄存起来，下次接着算

也就是说——
**Structured Streaming 本质上是“准实时的批处理”**。

这一点你要是没想清楚，后面所有坑你都会踩。

---

## 二、一个最经典的 Structured Streaming 示例

咱直接上代码，感受一下它“看起来多简单”。

```scala
val df = spark.readStream
  .format("kafka")
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092")
  .option("subscribe", "events")
  .load()

val result = df
  .selectExpr("CAST(value AS STRING)")
  .groupBy("value")
  .count()

result.writeStream
  .outputMode("complete")
  .format("console")
  .start()
```

你看这代码：

* 没 watermark
* 没状态管理
* 没 offset 控制
* 没 checkpoint 策略

但它就是能跑。

**这也是 Structured Streaming 最“坑”的地方：**

> 👉 **能跑 ≠ 能长期稳定跑**

---

## 三、核心原理一句话总结（很重要）

如果你只能记住一句话，那就是这句：

> **Structured Streaming = Micro-Batch + State + Checkpoint**

展开说：

### 1️⃣ Micro-Batch：不是你想的那种“流”

Spark 会按时间切批，比如：

* 每 1 秒一个 batch
* 每 5 秒一个 batch

**batch 越小，延迟越低，但调度和 IO 压力越大**

所以你看到的“低延迟”，其实是 Spark 在疯狂调度任务。

---

### 2️⃣ State：真正的“流处理地狱入口”

只要你写了：

* `groupBy`
* `window`
* `distinct`
* `join`

你就**不可避免**地引入了状态。

状态会：

* 存在 Executor 内存
* 定期落盘到 checkpoint
* 随着 key 数量线性增长

一句大实话：

> **90% 的 Structured Streaming 问题，最后都死在 State 上**

---

### 3️⃣ Checkpoint：救命稻草，也是定时炸弹

Checkpoint 干嘛的？

* 保存 offset
* 保存 state
* 支持失败恢复

但问题是：

* checkpoint 在 **HDFS / S3**
* 小文件巨多
* State 大了之后，恢复慢到你怀疑人生

---

## 四、那些年我踩过的“经典大坑”

### 坑一：没 watermark，状态无限膨胀

这是新手 **Top 1 翻车点**。

```scala
df
  .groupBy(
    window(col("event_time"), "10 minutes"),
    col("user_id")
  )
  .count()
```

你以为它会“自动过期”？
不会。

**没有 watermark = Spark 永远不敢丢状态**。

正确姿势：

```scala
df
  .withWatermark("event_time", "30 minutes")
  .groupBy(
    window(col("event_time"), "10 minutes"),
    col("user_id")
  )
  .count()
```

我当年就因为少了这一行，
**一个作业 3 天把 HDFS 打满**。

---

### 坑二：outputMode 选错，延迟直接起飞

Structured Streaming 有三种输出模式：

* `append`
* `update`
* `complete`

新手最爱用 `complete`，因为“稳”。

但真相是：

> **complete = 每个 batch 全量输出**

如果你的 state 有 1000 万条：

* 每个 batch 都要扫一遍
* 延迟直接指数级上升

一句建议：

> **能 append 就别 update，能 update 就别 complete**

---

### 坑三：Kafka exactly-once 的幻觉

很多人以为：

> “Structured Streaming + Kafka = Exactly Once”

不完全对。

* **Source（Kafka）是 at-least-once**
* **Sink 是否 exactly-once，取决于你自己**

比如写 MySQL：

```scala
result.writeStream
  .foreachBatch { (df, batchId) =>
    df.write.mode("append").jdbc(...)
  }
```

这里如果任务失败重试：

👉 **batchId 会重放，数据会重复**

解决方案？

* 幂等写
* 去重表
* 用 batchId 做事务控制

**Spark 不会替你兜底业务一致性**。

---

### 坑四：Join 流 = 双倍状态，双倍痛苦

```scala
streamA.join(streamB, "id")
```

听起来很美。

但实际上：

* A 有 state
* B 有 state
* join 后是 **state × state**

我见过最狠的一个 join 作业：

> checkpoint 目录 1.2 TB

最后结局很统一：
**作业下线，改架构**。

---

## 五、我对 Structured Streaming 的真实看法

说点掏心窝子的。

**Structured Streaming 不是银弹**。

它非常适合：

* 指标聚合
* 实时统计
* 简单 ETL
* 数据补齐 + 延迟容忍

但它**不适合**：

* 超低延迟（<100ms）
* 高基数 state
* 复杂多流 join
* 强一致事务逻辑

一句话建议送给你：

> **把 Structured Streaming 当“流式批处理”，你会很快乐；
> 把它当“实时数据库”，你会很痛苦。**

---

## 六、写在最后

这些年我越来越觉得：

> **技术的坑，不是文档里没有，而是没人告诉你“代价是什么”**

Structured Streaming 的设计是优雅的，
但它的**代价，全在 State 和 Checkpoint 里**。

如果你正在用它，记住三句话：

1. **先想清楚状态会不会无限长**
2. **先设计好失败后的幂等方案**
3. **先算清 checkpoint 能不能扛住**



说实话，第一次看到 Spark Structured Streaming 这个名字的时候，我是被“Structured”三个字骗进来的。

别被“结构化”骗了：聊聊 Spark Structured Streaming 的原理与那些年我踩过的坑

后端

大数据

开发工具

Spark Structured Streaming原理与避坑指南：本质是微批处理，通过状态管理和Checkpoint实现流处理。新手常踩watermark缺失、状态膨胀、输出模式选择等坑。建议当作流式批处理使用，避免高基数状态和复杂Join。关键要控制状态大小，设计幂等方案，确保Checkpoint稳定。

数据库

MySQL

Kafka

Spark 

HDFS

AI驱动 智领未来

bigdata-class

腾讯云数据库特惠，新用户首单0.5折起


tencentdb-catalog

文章

问答

视频

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

社区新版编辑器体验调研

别被“结构化”骗了：聊聊 Spark Structured Streaming 的原理与那些年我踩过的坑-腾讯云开发者社区-腾讯云

别被“结构化”骗了：聊聊 Spark Structured Streaming 的原理与那些年我踩过的坑

别被“结构化”骗了：聊聊 Spark Structured Streaming 的原理与那些年我踩过的坑

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐