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打破微批障碍：Apache Spark实时模式的架构
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
文章探讨了如何改进Apache Spark的结构化流处理，以实现毫秒级延迟。通过采用更长时间段、并行处理和非阻塞操作，系统在保持微批架构优点的同时，支持实时工作负载。这种混合模式使用户无需学习其他低延迟流处理框架，并已在多个行业成功应用。
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关键要点
- 文章探讨了如何改进Apache Spark的结构化流处理，以实现毫秒级延迟。
- 许多操作用例需要毫秒级延迟，例如金融交易中的欺诈检测和旅行行业的实时洞察。
- 微批处理架构在处理小批量数据时存在固定成本，导致延迟增加。
- 为了实现低延迟，必须保留微批架构的成本和容错优势，同时消除高延迟的步骤。
- 提出了一种混合执行模型，通过更长的时间段和连续的数据流来改善延迟。
- 并行处理阶段的引入减少了不必要的延迟，提升了整体性能。
- 非阻塞操作的重构使得数据可以持续流动，避免了不必要的等待。
- 这种混合模式使用户无需学习其他低延迟流处理框架，已在多个行业成功应用。
- 实时模式已经在Databricks投入生产，多个客户实现了毫秒级延迟。
- 文章鼓励组织尝试Apache Spark结构化流处理以满足实时工作负载的需求。
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