结构化流检查点管理(Structured Streaming Checkpointing)是一种用于管理HDFS内存的技术。它是Apache Spark中的一个功能,用于实现流式数据处理的容错和恢复。
结构化流检查点管理通过定期将流式应用程序的状态保存到可靠的存储系统中,以便在应用程序失败或重新启动时能够恢复到之前的状态。它使用HDFS内存作为存储系统,将应用程序的状态以检查点(checkpoint)的形式写入HDFS内存中。
使用结构化流检查点管理HDFS内存的步骤如下:
spark.sql.streaming.checkpointLocation
属性来指定目录的路径。writeStream
方法将流式查询的结果写入到外部存储系统中。start
方法启动流式查询,开始处理流式数据。spark.sql.streaming.checkpointLocation
属性来配置保存检查点的频率。readStream
方法从外部存储系统中读取检查点数据,并将其作为输入源来恢复应用程序的状态。结构化流检查点管理的优势包括:
结构化流检查点管理在以下场景中具有广泛的应用:
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