[英]Trigger.Once Spark Structured Streaming with KAFKA offsets and writing to KAFKA continues
將 Spark Structured Streaming 與Trigger.Once結合使用並處理 KAFKA 輸入時
然后如果運行Trigger.Once調用
並且同時寫入 KAFKA
Trigger.Once調用是否會看到在當前調用期間寫入的那些較新的 KAFKA 記錄？Trigger.Once時才會看到它們？從手冊中：它處理所有。 見下文。
配置增量批處理 Apache Spark 提供了 .trigger(once=True) 選項來將源目錄中的所有新數據作為單個微批處理。 此觸發一次模式忽略所有設置以控制流輸入大小，這可能導致大量溢出或內存不足錯誤。
Databricks 在 Databricks Runtime 10.2 及更高版本中支持 trigger(availableNow=True) 用於 Delta Lake 和 Auto Loader 源。 此功能將一次性觸發的批處理方法與配置批大小的能力相結合，從而產生多個並行批，從而更好地控制正確調整批大小和生成的文件。
Spark 3 結構化流在 Kafka 源代碼中使用 maxOffsetsPerTrigger 和 Trigger.Once
[英]Spark 3 structured streaming use maxOffsetsPerTrigger in Kafka source with Trigger.Once
使用Spark Structured Streaming編寫時捕獲Kafka偏移量
[英]Capturing Kafka offsets when writing with Spark Structured Streaming
Spark Structured Streaming 在帶有 Trigger.Once 的 Databricks 上顯示沒有 output
[英]Spark Structured Streaming shows no output on Databricks with Trigger.Once
Spark Structured Streaming 不會在 Kafka 偏移量處重新啟動
[英]Spark Structured Streaming not restarting at Kafka offsets
PySpark 結構化流：一旦不與 Kafka 一起使用就觸發
[英]PySpark Structured Streaming: trigger once not working with Kafka
如何在火花結構化流讀取流中倒帶 Kafka Offsets
[英]How to rewind Kafka Offsets in spark structured streaming readstream
如何使用 Trigger.Once 選項在 Spark 3 Structure Stream Kafka/Files 源中配置背壓
[英]How to configure backpreasure in Spark 3 Structure Stream Kafka/Files source with Trigger.Once option
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