为什么Spark结构化流作业在引发异常后仍未终止
Spark结构化流作业在引发异常后仍未终止的原因可能有多种情况，下面是一些可能的原因和解决方法：
- 异常处理不当：在Spark结构化流作业中，如果异常没有被正确处理，作业可能会继续运行而不会终止。为了解决这个问题，开发人员应该在代码中正确处理异常，并采取适当的措施来终止作业，例如使用try-catch语句捕获异常并调用
stop()方法来停止作业。 - 依赖关系问题：Spark结构化流作业可能依赖于其他作业或数据源，如果这些依赖关系没有正确处理，作业可能会继续运行而不会终止。开发人员应该确保正确设置作业的依赖关系，并在必要时使用
stop()方法来停止作业。 - 资源泄漏：如果Spark结构化流作业中存在资源泄漏问题，作业可能会继续运行而不会终止。开发人员应该仔细检查代码，确保正确释放和管理资源，以避免资源泄漏导致作业无法终止。
- 网络或环境问题：在某些情况下，网络或环境问题可能导致Spark结构化流作业无法终止。开发人员应该检查网络连接是否正常，并确保作业在正确的环境中运行。
总之，为了确保Spark结构化流作业在引发异常后能够正确终止，开发人员应该正确处理异常、设置正确的依赖关系、避免资源泄漏，并检查网络和环境是否正常。如果问题仍然存在，可以进一步分析日志和调试信息来找出根本原因并解决问题。
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我
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是否
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jobTr
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18/12/05 15:00:38 ERROR StreamExecution: Query = 48ec92a0-811a-4d57-a65d-c0b9c754e093，runId = 5e2adff4-855e-46c6-8592-05e3557544c6，终止于错误java.lang.ClassCastException:不能将org.apache.spark.sql.execution.streaming.Lon
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true") .save(sink);
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