Flashcard FC558566
Quais características tornam o Spark Structured Streaming adequado para processamento unificado de batch e streaming?
Bancos de Dados Dimensionais
FCC · 2025
Quais características tornam o Spark Structured Streaming adequado para processamento unificado de batch e streaming?
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Resposta
O Spark Structured Streaming permite tratar fluxos como tabelas incrementais e reaproveitar a lógica de batch, oferecendo tolerância a falhas, garantias de processamento, operações estado-dependentes e integração com sistemas de mensageria para processamento em tempo real.
• Modelo de dados: trata fluxos como tabelas incrementais, permitindo aplicar consultas, agregações e joins com a mesma lógica do batch.
• Tolerância a falhas: fornece checkpointing e recuperação de estado para continuidade do processamento.
• Garantias de processamento: suporta semantics de pelo menos uma vez ou exatamente uma vez dependendo do sink.
• Windowing e watermarks: permite operações estado-dependentes e lidar com eventos atrasados.
• Integração com mensageria: integra-se a sistemas como Kafka para consumir e produzir mensagens de forma escalável.
Veja como foi cobrado:
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