本文介绍了批流融合系统的发展，重点讨论了SparkV2的Structured Streaming和Beam模型。SparkV2通过Structured Streaming将流计算转换为批处理的micro-batch模型，处理Event time和Late Data挑战。而Beam则强调统一的API，采用WWWH模型，适用于不同的批流处理系统。
介绍目前还在推进的批流融合系统-SparkV2/Beam
SparkV2
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Feature
在第一代的Spark Streaming系统中，其主要特点为：
- 以批处理核心，使用micro-batch模型将流计算转换为批处理
- 流计算和批处理API可以互用
- DStream（特殊的RDD)
- RDD
Spark Streaming局限性
Spark streaming难以处理的需求
- Event-time
- Late Data
- 流数据的三个特征
- 乱序
- 延迟
- 无界
- 流数据的三个特征
- Session windows
- 比较难处理，与batch框架相矛盾
Structured Streaming思路
- 类似Flink，流向表转换
- 流与表的操作统一到DataSet/DataFrameAPI
- 底层引擎依然是批处理，继续使用micro-batch的模型
- Continuous query模型还在开发中
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