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Logs确保端到端的完全一次性容错保证。 Structured Streaming的核心是将流式的数据看成一张不断增加的数据库表，这种流式的数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从不断增加的无边界表中获取数据。 Spark与其他组件的关系来自：专题![]()
性和安全性。 3、不依赖其他外部服务，使用成本低。 4、对于开发人员来讲，只需要关注数据流的处理，而不需要关心数据流如何转发，如何存储，降低开发难度。 5、底层流式传输通过 gRPC 进行，整体数据传输效率高 在 FunctionGraph 中开发文件处理工作流 当前 FunctionGraph来自：百科![]()
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