增量查詢模型(Incremental query model)：Structured Streaming 將會(huì)在新增的流式數(shù)據(jù)上不斷執(zhí)行增量查詢，同時(shí)代碼的寫法和批處理 API (基于 Dataframe 和 Dataset API)完全一樣，而且這些 API 非常的簡(jiǎn)單。
支持端到端的引用(Support for end-to-end application): Structured Streaming 和內(nèi)置的 connector 使的 end-to-end 程序?qū)懫饋?lái)非常的簡(jiǎn)單，而且 "correct by default"。數(shù)據(jù)源和 sink 滿足 "exactly-once" 語(yǔ)義，這樣我們就可以在此基礎(chǔ)上更好地和外部系統(tǒng)集成
復(fù)用 Spark SQL 執(zhí)行引擎：我們知道 Spark SQL 執(zhí)行引擎做了非常多的優(yōu)化工作，比如執(zhí)行計(jì)劃優(yōu)化、codegen、內(nèi)存管理等。這也是 Structured Streaming 取得高性能和高吞吐的一個(gè)原因。
支持了基于事件時(shí)間(event time)的窗口操作，同時(shí)結(jié)合水位線(watermark)來(lái)處理延遲數(shù)據(jù)。
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