大数据技术正在快速发展，其中Apache Spark作为一个突出的开源大数据处理框架，已经成为了业界广泛使用的工具之一。特别是在流数据处理方面，Spark的Structured Streaming提供了相对成熟的解决方案。本次分享的内容主要围绕Structured Streaming的局限性、挑战以及可能的解决办法。
Structured Streaming支持将流数据与批数据进行连接操作，这在很多场景下是非常有用的功能。但问题在于Spark在处理这种连接时并不支持连接谓词的下推。这意味着在每个微批处理时，状态数据必须被加载到Spark的内存中。这样的处理方式在数据量大时会消耗大量的内存资源，影响系统的整体性能。
为了解决这一问题，文档中提到了几种方法，包括但不限于：
1. 缓存批数据数据框并重启流处理应用或查询。
2. 在Spark之外进行数据缓存。
3. 在map/flatmap操作中查找批数据。
4. 流更新和流之间的连接（2.3+版本支持，但仅限于有限的使用场景）。
此外，文档也提到了数据输出模式的选择，支持包括JSON、CSV、Parquet、Orc、Text以及JDBC在内的多种格式，这些输出模式分为批处理模式和流式模式两种。
在讨论输出模式时，提到了JDBC输出模式的具体实现和特性。这一实现允许将流式数据写入JDBC数据存储，并且使用与批处理JDBC输出相同的代码。它支持覆盖和追加两种模式，并且原生支持至少一次的发送，通过配置可以实现精确一次的发送保证。该实现的具体代码可以在GitHub上找到，包括源代码和测试用例。
文档中还提到，checkpoint是Structured Streaming中保存状态的机制，允许流处理应用程序在出现故障时从上次保存的状态继续恢复。为了保证状态的一致性和可恢复性，checkpoint应该存储在一个健壮的位置，并且能够被执行器和驱动程序读写。然而，Amazon S3并不保证即时一致性，这可能会导致checkpoint出现异常。因此，在Amazon Web Services（AWS）上使用时，推荐使用EFS来存储checkpoint。在Kubernetes环境下，需要配置一个支持读写扩展（RWX）访问模式的持久性卷（PV）。
对于checkpoint存在的问题，文档指出了相关的Apache JIRA问题编号SPARK-21696，并提到了解决方案是在出现异常的情况下每天删除一次checkpoint。当然，这样的操作意味着可能会丢失部分数据。幸运的是，该问题在Spark版本2.2.1中已经得到解决。
文档还提到了数据聚合方面的问题，所谓"Anthropophagic Aggregations"。文档中提到了结构化流在执行聚合操作时可能遇到的问题，并以一个带问号的语句提出了对聚合操作的质疑。
整个讲座内容深刻、实用，从问题解决的角度对Spark的Structured Streaming进行了深入探讨，为从业者提供了许多宝贵的实践经验和故障排除技巧。通过这次分享，可以对Spark的流处理技术有更为深入的理解，并在实际应用中遇到问题时能够有针对性地进行优化和解决。
