一个 Spark SQL 流处理管道经历了显著的延迟，尽管触发器间隔为 10 秒，但结果却延迟了 93 分钟。问题源于 `dropDuplicates` 操作，该操作在流处理模式下（与批处理不同）必须在其状态存储中无限期地保留所有已见订单 ID。这导致状态存储达到 146GB，触发器执行耗时 11 分钟。核心问题在于缺乏关于迟到重复订单如何到达的明确数据契约，这凸显了 Spark 统一 DataFrame 模型中，有界批处理输入与无界流处理输入在执行契约上的差异。 AI
影响 强调了将批处理逻辑应用于流数据的潜在陷阱，影响实时数据管道的性能和可靠性。
排序理由 文章详细介绍了一个广泛使用的数据处理框架中的具体操作问题和解决方案，而不是新的发布或重大的行业转变。
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