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内容提要
本文介绍了Spark Structured Streaming的进展，包括性能改进和生态系统扩展。Apache Spark Structured Streaming是最受欢迎的开源流处理引擎，被广泛采用于开源组织和Databricks平台。客户通过使用Spark Structured Streaming实现了令人惊叹的成就，包括更快的ETL工作负载、降低的成本和实时应用程序的支持。
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关键要点
- Apache Spark Structured Streaming是最受欢迎的开源流处理引擎，广泛应用于开源组织和Databricks平台。
- 客户通过使用Spark Structured Streaming实现了更快的ETL工作负载和降低的成本。
- Project Lightspeed旨在加快和简化Apache Spark的流处理，带来了多个性能和功能改进。
- 性能改进包括异步进度跟踪、日志清理和微批处理流水线等。
- 引入了多个状态操作的支持，允许在单个查询中使用多个状态操作。
- Python中支持任意状态处理，允许用户使用Python库进行流处理。
- 改进了可观察性，增加了Python查询监听器以监控流工作负载。
- 扩展了生态系统，新增了对Amazon Kinesis和Google Pub/Sub的支持。
- Project Lightspeed仍在持续推进，未来将有更多公告。
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